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。

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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 

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YOLOv8改进 | 检测头篇 | 给YOLOv8换个RT-DETR的检测头（重塑目标检测前沿技术）
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本文给大家带来是用最新的RT-DETR模型的检测头去替换YOLOv8中的检测头。RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型，其作为一种基于Transformer的检测方法，相较于传统的基于卷积的检测方法，提供了更为全面和深入的特征理解，将RT-DETR检测头融入YOLOv8，我们可以结合YOLO的实时检测能力和RT-DETR的深度特征理解能力，打造出一个更加强大的目标检测模型。亲测这一整合不仅提高了模型在复杂场景下的表现，还显著提升了对小目标和遮挡目标的检测能力。此外，模型在多种标准数据集。
YOLOv8 改进：添加 DCNv3 可变形卷积
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通过在 YOLOv8 中集成 DCNv3，可以有效提升模型在处理复杂场景及目标检测任务中的鲁棒性。尽管可能会引入额外的计算开销，但其带来的检测精度提升可在许多应用中证明其价值。
YOLOv8改进新路径：Damo-YOLO与Dyhead融合的创新检测策略
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YOLOv8 是 Ultralytics 团队开发的一种实时目标检测算法，它基于 Transformer 架构，在速度和精度上都有显著提升。改进的 Backbone：采用了更高效的特征提取网络，能够更好地捕捉图像中的目标特征。增强的 Neck：通过改进的特征融合结构，使得不同层次的特征能够更有效地进行交互和融合。优化的 Head：对检测头进行了调整，提高了定位和分类的准确性。这些改进使得 YOLOv8 在各种目标检测任务中表现出色，成为了当前目标检测领域的一个重要里程碑。
YOLOv8改进——引入可变形卷积DCNv3
zyw2002的博客
08-21 2万+
本文只讲解在YOLOv8的代码中添加DCNv3的操作流程, 具体的原理参见上述的链接~是pytorch实现的版本，只要基础的pytorch环境安装正确就不会出错。是C++实现版本，必须先在上一步编译成功，或者安装好了轮子，否则会报错。但是在实际的训练过程中，C++版本的运行速度更快，推荐使用C++版本。(具体怎么修改，都可以自己决定，然后通过实验看看效果如何)文件夹，该文件夹下的内容就是实现DCNv3算子的核心代码。中，下图中的列表里添加。
【YOLOv8改进[Head检测头]】YOLOv8换个RT-DETR head助力模型更优秀
静谧、淡雅
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YOLOv8换个RT-DETR head助力模型更优秀
YOLOv8融合改进 更换检测头为Detect_DyHead同时添加C2f_DBB模块
分享一些自己改进代码的实例
12-25 4216
yolov8独家训练测试融合网络结构，提供详细步骤详细代码，手把手教你在yolov8官方包中把检测头更换为Detect_DyHead检测头，并且将原始的C2f模块更换成C2f_DBB模块，提高检测精度，亲测在多个数据集上有涨点！！！！！
【YOLOv8改进 - 卷积Conv】DCNv3： 可变形卷积，结合稀疏注意力机制与卷积的创新算子
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
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【YOLOv8改进 - 卷积Conv】DCNv3： 可变形卷积，结合稀疏注意力机制与卷积的创新算子
YOLOv5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)
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本文给大家带来的改进机制是在上替换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，
YOLOv11改进 | 二次创新篇 | 可变形卷积DCNv3 升级动态尺度统一检测头DynamicHead(全网独家首发)
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本文给大家带来的最新改进机制是在上替换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，
YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制
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Hello，各位读者们好，本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程120+余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新，订阅本专栏以后你不仅可以收获跟专栏的阅读权限，同时可以进Qq群，里面包含集成我所有创新的YOLO最新目录，和我本人录制的视频讲解教程，如果你想要在YOLOv8系列收获一篇论文，我相信订阅本专栏后你一定会有所收获~YOLOv8改进有效系列目录。
检测头篇 | 原创自研 | YOLOv8 更换 SEResNeXtBottleneck 头 | 附详细结构图
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YOLOv8改进，YOLOv8添加DCNv3可变性卷积，无需编译
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
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DCNv3在DCNv2版本上进行了改进，上一期我们在YOLOv8中添加了DCNv2，这一期我们将添加DCNv3，DCNv3代码详解可以参考链接:代码详解——可变形卷积（DCNv3）
YOLOv8改进 | 独家创新篇 | 利用DCNv3结合DLKA形成全新的注意力机制（全网独家创新）
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本文给大家带来的机制是由我独家创新结合注意力机制和DCNv3可变形卷积的全新注意力机制模块（算是二次创新），D-LKA的基本原理是结合了大卷积核和可变形卷积的注意力机制，通过采用大卷积核来模拟类似自我关注的感受野，同时避免了传统自我关注机制的高计算成本，同时我们利用DCNv3来优化其中的可变形卷积，本文内容为我独家整理全网。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制目录一、本文介绍。
YoloV8改进策略：InternImage与YoloV8深度融合，动态卷积DCNv3大显神威
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他来了！他来了！他带着氩弧焊的光芒过来了！作为CV的大模型，InternImage的光芒太强了。分类任务检测任务分割任务“书生2.5”可根据文本内容需求快速定位检索出语义最相关的图像。这一能力既可应用于视频和图像集合，也可进一步结合物体检测框，具有丰富的应用模式，帮助用户更便捷、快速地找到所需图像资源, 例如可在相册中返回文本所指定的相关图像。“书生2.5”的“以图生文”在图像描述、视觉问答、视觉推理和文字识别等多个方面均拥有强大的理解能力。例如在自动驾驶场景下，可以提升场景感知理解能力，辅助车辆判断交通信
YOLOv8改进 | 多位置替换可变形卷积（DCNv1、DCNv2、DCNv3）助力极限涨点
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可变形卷积（Deformable Convolutional Networks，DCN）是一种近年来兴起的卷积操作，其核心思想是通过学习偏移量来动态调整卷积核的位置，以提升模型的性能。本文将介绍如何在YOLOv8模型结构中添加多位置替换可变形卷积（DCNv1、DCNv2、DCNv3），以实现极限涨点。本文介绍了如何在YOLOv8模型结构中添加多位置替换可变形卷积（DCNv1、DCNv2、DCNv3），并对YOLOv8模型进行了部分改进。
Yolov8-pose关键点检测：卷积魔改 | 变形条状卷积，魔改DCNv3二次创新
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变形条状卷积，DCNv3改进版本，小幅涨点的前提下相比较DCNv3大幅度运算速度
检测头篇 | 手把手教你如何去更换YOLOv8的检测头为ASFF_Detect
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自适应空间特征融合（ASFF）的主要原理旨在解决单次检测器中不同尺度特征的不一致性问题。具体来说，ASFF通过动态调整来自不同尺度特征金字塔层的特征贡献，确保每个检测对象的特征表示是一致且最优的。本文所做出的改进是将YOLOv8的检测头更换为ASFF_Detect。🌈
yolov8dcnv4
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### YOLOv8与DCNv4集成教程 #### 3.1 环境配置 为了成功运行YOLOv8并集成最新的可变形卷积核(DCNv4)，环境配置至关重要。建议使用Anaconda创建独立的Python虚拟环境来安装所需的依赖项，这有助于避免不同项目之间的库冲突[^1]。 ```bash conda create -n yolov8 python=3.9 conda activate yolov8 pip install ultralytics torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` #### 3.2 安装DCNv4 由于官方PyTorch尚未支持DCNv4，因此需手动编译安装此模块。可以从GitHub仓库获取最新版源码，并按照README.md中的指示完成构建过程[^3]。 ```bash git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git cd mmdetection MMDET_EXT_TYPE=dcnv4 pip install -e . ``` #### 3.3 修改YOLOv8架构 要将默认的检测头替换为更先进的DyHead或直接应用DCNv4，则需要修改`models/yolov8.py`文件内的网络定义部分。具体来说，可以在骨干网之后、预测层之前加入自定义组件实例化语句： ```python from mmcv.cnn import build_conv_layer class CustomYoloV8(YOLOv8): def __init__(self, *args, **kwargs): super().__init__(*args, **kwargs) self.dcn_v4 = build_conv_layer( dict(type='DeformConvPack', deformable_groups=1), in_channels=self.backbone.out_channels[-1], out_channels=self.head.in_channels, kernel_size=(3, 3), stride=1, padding=1) def forward(self, x): features = self.backbone(x)[-1] dcn_features = F.relu(self.dcn_v4(features)) return self.head(dcn_features) ``` 上述代码片段展示了如何利用MMDetection框架下的工具函数快速搭建基于DCNv4增强型YOLOv8模型。 #### 3.4 训练与评估 准备好数据集后即可调用API启动训练流程。对于预训练权重的选择，推荐优先考虑官方提供的高质量初始化参数，以便加速收敛进程。同时注意调整超参设置以适应特定应用场景需求。 ```python import wandb from ultralytics.yolo.utils.callbacks import Callbacks from custom_yolov8 import CustomYoloV8 model = CustomYoloV8() trainer = Trainer(model=model, callbacks=[Callbacks()]) wandb.init(project="custom-yolov8-dcnv4", config={"batch": 16}) trainer.train(data="./datasets/coco.yaml", epochs=100, batch=16) ``` 通过以上步骤能够有效提升目标检测性能指标mAP至约61.5%，甚至更高水平[^2]。
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