YOLOv5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)

最新推荐文章于 2025-09-25 09:32:32 发布
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分类专栏： YOLOv5改进有效专栏 文章标签： YOLO 人工智能 目标检测 深度学习 计算机视觉 pytorch python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135576502
本文介绍了一种YOLOv5改进方法，通过融合CCFM（RT-DETR的Neck结构）与Dyhead（动态头）实现精度提升。Dyhead的核心思想是统一尺度、空间和任务感知，通过三种注意力机制提升检测性能。文章详细讲解了Dyhead的框架原理和核心代码，并指导读者如何添加Dyhead检测头。此外，提供了两种yaml配置文件供用户选择，实现了轻量化和性能之间的平衡。

 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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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、本文改进

二、Dyhead的框架原理

2.1  DynamicHead的核心思想

2.2  DynamicHead的框架图

2.3  DynamicHead的组成构建

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、融合版本的yaml文件

5.1 yaml文件一

5.2 yaml文件二

六、完美运行记录

七、本文总结

二、Dyhead的框架原理

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5、因为DYHEAD需要三个层输入的特征层一致，所以需要改为一样的。256或者512都行。5、在进入IDetect之前，会对RepConv做卷积。4、论文中说6的效果最好，但参数量不少，做一下工作量。2、yolo.py中import一下。1、models下新建文件。3、改IDetect这里。
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然后将前228行代码复制，在models文件夹下新建一个dyhead.py文件粘贴进去。将三个层的通道数改为一致的，例如256，515，1024，可能调大了会跑不动。在yolov7.yaml文件中，IDetect前有三个RepConv。原论文中6是最好的，修改1，2，4，6自行实验。在yolo.py文件中导入。修改IDetect类。
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