YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用DySnakeConv改进检测头专用于分割的检测头（全网独家首发，Seg）

已于 2024-04-25 20:05:05 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 计算机视觉 python 目标检测
于 2024-01-12 05:34:12 首次发布
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本文介绍了如何使用DySnakeConv改进YOLOv8的检测头，专用于图像分割任务，尤其适用于捕捉细长结构。通过动态蛇形卷积，增强对管状结构的感知，解决分割中的边缘检测难题。同时，提供了详细的修改教程和yaml配置文件。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、本文改进

本文给大家带来的改进机制是一种我进行优化的专用于分割的检测头，在分割的过程中，最困难的无非就是边缘的检测，动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）通过自适应地聚焦于细长和迂回的局部结构，准确地捕捉管状结构的特征。这种卷积方法的核心思想是，通过动态形状的卷积核来增强感知能力，针对管状结构的特征提取进行优化，所以将这个卷积针对于YOLOv8的分割头进行融合是非常合适的，当然本文的检测头也支持用于目标检测，但是我将其设计出来是主要为了分割的读者使用的。

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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、本文改进

二、DySnakeConv的框架原理

三、DySnakerConv的核心代码 

四、分割检测头修改教程 

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

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分别通过2个3x3的卷积和一个1x1的卷积来提取信息，最后分别结算Bbox.loss和CLs.loss。可以发现，3层卷积之后有一个for循环，来遍历所有的通道数（3通道），这也是大大加大计算量的原因。cv3: 一个 nn.ModuleList 对象，包含多个卷积层，用于预测每个锚点的类别信息；stride: 一个形状为(nl,）的张量，表示每个检测层的步长（stride）；yolov8中的检测头是yolov8中检测目标的关键，它几乎占了计算量的1/5。nl: 整数，表示检测模型中使用的检测层数；
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1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。3.涨点效果：动态蛇形卷积,实现有效涨点！精确分割拓扑管状结构;如血管和道路，是各种至关重要的现场，确保下游的准确性和效率任务。然而，许多因素使任务复杂化，包括薄的局部结构和可变的全局形态。
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YOLO 系列因其在速度和准确性之间的合理平衡，已成为实时目标检测中最受欢迎的框架。然而，我们观察到 YOLO 的速度和准确性受到非极大值抑制（NMS）的负面影响。最近，基于 Transformer 的端到端检测器（DETRs）提供了一种替代方案来消除 NMS。然而，高计算成本限制了它们的实用性，并阻碍了它们充分利用不使用 NMS 的优势。在本文中，我们提出了实时检测 Transformer（RT-DETR），据我们所知，这是第一个解决上述困境的实时端到端目标检测器。
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本文给大家带来的最新改进是独家创新利用改进YOLOv11的检测头，频率自适应膨胀卷积（FADC），FADC的核心思想是根据图像的局部频率成分动态调整膨胀率。这种方法使得网络能够根据图像内容的局部变化来调整感受野，从而在细节丰富或高频信息密集的区域提高性能，本文内容为博主全网独创新，下图为精度对比表现。YOLOv11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、原理介绍三、核心代码四、添加教程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。
yolov8分割头
03-08
### YOLOv8 分割头实现与用法 #### 分割头概述 YOLOv8 的分割头设计用于执行实例级别的像素级预测。该架构通过引入额外的分支来扩展基础的目标检测网络，从而允许模型不仅定位和分类对象，还能生成高质量的对象掩码[^2]。 #### 架构细节 分割头通常位于特征金字塔网络（FPN）之后，在此阶段，来自不同尺度层的特征被融合在一起以增强空间分辨率。对于每一个潜在的对象边界框，分割头会输出一个小尺寸的网格图谱，其中每个单元格对应于输入图像的一个局部区域，并携带有关该区域内是否存在特定类别的前景像素的概率信息。 为了提高效率并保持实时性能，YOLOv8 使用轻量化的卷积模块作为分割子网的核心组件。具体来说： - **上采样操作**：采用转置卷积或插值方法增加特征映射的空间维度； - **跳跃连接机制**：从早期编码器层次获取细粒度纹理线索并与解码路径相结合； - **损失函数优化**：除了常规的交叉熵外，还可以加入Dice Loss或其他专门针对语义/实例分割任务定制的距离度量项； ```python import torch.nn as nn class SegmentationHead(nn.Module): def __init__(self, num_classes=80, in_channels=256, out_size=(52, 52)): super(SegmentationHead, self).__init__() # Define layers of the segmentation head here def forward(self, x): # Implement forwarding logic through each layer defined above pass ``` 上述代码片段展示了如何构建一个简单的 `SegmentationHead` 类，可以根据实际需求调整参数设置如通道数、输出大小等。需要注意的是，真实的实现可能会更加复杂，涉及到更多高级特性和技术细节。 #### 训练过程中的注意事项 在训练过程中，确保有足够的标注数据支持每一张图片都有对应的逐像素真值标签是非常重要的。此外，由于分割任务往往涉及大量的正负样本不平衡现象，因此建议采取适当的数据增广策略以及权重调节措施来稳定收敛行为。
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