YOLOv5改进 | 检测头篇 | 利用DynamicHead增加辅助检测头进行针对性检测(让小目标无所遁形)

 一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是针对性的改进，针对于小目标检测增加P2层，利用DynamicHead(原版本一比一复现，全网独一份，不同于网上魔改版本)进行检测，其中我们增加P2层其拥有更高的分辨率，这使得模型能够更好地捕捉到小尺寸目标的细节。在这些的基础上配合DynamicHead可以使模型根据不同尺寸的目标动态调整其检测策略，进一步提升模型的精度。本文的内容是订阅专栏的读者提出来的，所以大家订阅专栏以后如果有感兴趣的机制均可指定。

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专栏目录：YOLOv5改进有效涨点目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

专栏回顾：YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新

目录

 一、本文介绍

二、增加P2层的好处 

三、DynamicHead的核心代码

四、手把手教你添加DynamicHead检测头 

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 

​编辑​​

4.7 修改七 

4.8 修改八

4.9 修改九 

五、yaml文件

5.1 增加P2层的yaml文件

5.2 增加P6层的yaml文件 

六、完美运行记录

七、本文总结

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二、增加P2层的好处 

我们增加P2是为了改进目标检测模型，特别是在处理不同大小目标的能力上。

1. 增加P2层的好处：

• 改善小目标检测：P2层通常有更高的分辨率，这使得模型能够更好地捕捉到小尺寸目标的细节。较高分辨率的特征图能够提供更多的空间信息，有助于检测小物体。
• 更精细的特征：由于P2层处于网络的较浅层，它能够捕捉到更多的细粒度特征，这对于理解小目标的形状和纹理非常重要。

2. 适应性能力的提升：

• 使用DynamicHead可以使模型根据不同尺寸的目标动态调整其检测策略，进一步提升模型的泛化能力和适应性，从而进一步提高精度。

总结：增加P2层是为了让模型在处理不同尺寸的目标时更加高效和准确。这种策略特别适用于那些需要同时处理多种尺寸目标的应用场景的数据集，如街景图像分析、无人机视觉监控等。

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 三、 DynamicHead的核心代码 

DynamicHe