YOLOv8改进 | 二次创新篇 | 升级版本Dyhead检测头替换DCNv3 实现完美升级(全网独家首发)

已于 2024-04-25 20:02:53 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 2024-01-12 05:34:42 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135527889
本文详述如何将YOLOv8的Dyhead检测头中的DCNv2替换为DCNv3，以提升目标检测性能。通过介绍DCN的原理，提供核心代码和详细修改步骤，帮助读者理解并实践这一改进。实验证明，采用DCNv3后，模型在数据集上提升了四五个点，适合用于论文发表和目标检测研究。

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是在DynamicHead上替换DCNv3模块，其中DynamicHead的核心为DCNv2，但是今年新更新了DCNv3其作为v2的升级版效果肯定是更好的，所以我将其中的核心机制替换为DCNv3给Dyhead相当于做了一个升级，效果也比之前的普通版本要好，这个机制我认为是我个人融合的算是，先用先得全网无第二份此改进机制，同时我发布的一比一复现版本Dyhead也是收获了多个读者的反馈均有涨点效果，本文的DCNv3在我的数据上成功涨了四五个点，大家可以尝试效果比基础版本的Dyhead更好，该检测头非常适合大家用来发表论文！！

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专栏回顾：YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备 

目录

一、本文介绍

二、 DCN的框架原理

三、 Detect_Dyhead_DCNv3的核心代码

四、DCNv3的添加方式

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

4.5 修改五

4.6 修改六 

4.7 修改七 

4.8 修改八 

4.9 修改九 

4.9 修改十

4.10 额外的修改请注意！！！ 

五、 目标检测的yaml文件

六、本文总结

二、 DCN的框架原理

首先我们先来介绍一个大的概念DCN全称为Deformable Convolutional Networks,翻译过来就是可变形卷积的意思，其是一种用于目标检测和图像分割的卷积神经网络模块，通过引入可变形卷积操作来提升模型对目标形变的建模能力。

什么是可变形卷积？我们看下图来看一下就了解了。

上图中展示了标准卷积和可变形卷积中的采样位置。在标准卷积（a）中，采样位置按照规则的网格形式排列（绿色点）。这意味着卷积核在进行卷积操作时，会在输入特征图的规则网格位置上进行采样。

而在可变形卷积（b）中，采样位置是通过引入偏移量进行变形的（深蓝色点），并用增强的偏移量（浅蓝色箭头）进行表示。这意味着在可变形卷积中，不再局限于规则的网格

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### 集成 DyHead 到 YOLOv8 检测模块 为了在 YOLOv8 中集成 DyHead，可以通过修改其检测头来实现动态卷积操作。DyHead 是一种通过引入动态卷积增强特征提取能力的方法[^1]。以下是具体实现方式： #### 修改检测头结构 YOLOv8 的检测头通常由一系列卷积层组成。要集成 DyHead，需替换部分标准卷积层为动态卷积层。这涉及调整 `model.py` 或类似的文件。 ```python import torch.nn as nn class DynamicConv(nn.Module): """Dynamic Convolution Layer.""" def __init__(self, in_channels, out_channels, num_heads=4): super(DynamicConv, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels # 动态权重生成器 self.weight_generator = nn.Linear(in_channels, num_heads * in_channels * out_channels) def forward(self, x): batch_size, channels, height, width = x.size() # 展平输入张量以便于处理 x_flatten = x.view(batch_size, channels, -1).transpose(1, 2) # 生成动态权重 weights = self.weight_generator(x.mean(dim=(2, 3))) # 平均池化获取全局特征 weights = weights.view(batch_size, self.num_heads, self.in_channels, self.out_channels) # 应用动态卷积 output = [] for i in range(self.num_heads): weight_i = weights[:, i].unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) # 转换形状适配卷积 conv_output = (x.unsqueeze(1) * weight_i).sum(dim=2) # 手动计算卷积 output.append(conv_output) final_output = torch.cat(output, dim=1) return final_output ``` 此代码定义了一个简单的动态卷积层，用于替代原始的静态卷积层。 #### 替换原有检测头 在 YOLOv8 的源码中找到检测头的部分（通常是 `Detect` 类），并将其替换为自定义版本。例如，在初始化函数中添加如下逻辑： ```python from dynamic_conv import DynamicConv class CustomDetect(nn.Module): """Custom Detection Head with DyHead Integration""" def __init__(self, ...): # 原始参数保持不变 super(CustomDetect, self).__init__() ... self.dynamic_convs = nn.Sequential( DynamicConv(channels_in, channels_out), nn.ReLU(), DynamicConv(channels_out, final_channels) ) def forward(self, x): x = self.backbone(x) # 主干网络前向传播 x = self.neck(x) # 特征金字塔网络 x = self.dynamic_convs(x) # 使用动态卷积代替传统卷积 return self.head(x) # 输出预测结果 ``` 上述代码展示了如何将动态卷积嵌入到检测头中。 #### 训练与验证 完成模型结构调整后，重新训练模型以适应新的架构变化。由于增加了复杂度，可能需要更长的时间收敛以及更多的 GPU 显存资源。 --- ###
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