YOLOv8改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)

Snu77

已于 2024-04-12 23:30:03 修改

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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏文章标签： YOLO 深度学习人工智能 pytorch python 计算机视觉目标检测

于 2024-01-13 03:12:15 首次发布

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本文介绍了YOLOv8如何结合CCFM与Dyhead进行改进，通过融合这两者实现了性能提升。Dyhead的核心思想是统一尺度感知、空间感知和任务感知，通过三种注意力机制提升目标检测性能。文章详细阐述了Dyhead的框架原理，提供了核心代码，并手把手教学如何添加检测头，包括多个修改步骤。此外，还提供了两种融合版本的yaml配置文件，供读者直接使用。

一、本文改进

本文给大家带来的改进机制是CCFM配合Dyhead检测头实现融合涨点，这个结构配合在一起只能说是完美的融合，看过我之前的检测头篇的读者都知道Dyhead官方版本支持的输入通道数是需要保持一致的，但是CCFM作为RT-DETR的Neck结构其输出通道数就是一致的，所以将这两种模块结合起来可以说是完美融合，我也将其进行了实验，在我的数据上已经做到了完美涨点！ ，我之前发的Damo-YOLO和CCFM-SENetV2均有人和我反应已经涨点了，均有聊天记录证明，所以想要发文章的读者可以趁早入手本专栏，快人一步，同时本融合机制参数量也有大幅度下降，相较于原先下降了百分之如下，可以说既轻量又提点。

(这里说一下为啥多发CCFM的融合因为其是今年最近新出的Neck结构非常轻量化，同时精度还不低结构还简单，后面我也会出一些分割的检测头融合改进，本文提供两种yaml文件，一种轻量化精度略微上涨，一种参数量大一点但是也是轻量化一些，精度更高)

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