YOLOv8改进 | 检测头篇 | 独创RFAHead检测头超分辨率重构检测头（适用Pose、分割、目标检测）

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是RFAHead，该检测头为我独家全网首发，本文主要利用将空间注意力机制与卷积操作相结合的卷积RFAConv来优化检测头，其核心在于优化卷积核的工作方式，特别是在处理感受野内的空间特征时。RFAConv主要的优点就是增加模型的特征提取能力，这对于对于那些数据集中有困难识别的样本来说是非常有效的解决方法，同时本文的检测头结构为我本人独家提出，全网仅此一份，结构非常新颖，想要发表论文的读者非常推荐使用，同时本文的改进内容支持Pose、分割、目标检测。

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专栏目录：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

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、RFAConv结构讲解

2.1、RAFCAonv主要思想

2.2、感受野空间特征

2.3、解决参数共享问题

2.4、提高大尺寸卷积核的效率

三、RFAHead的核心代码 

四、手把手教你添加RFAHead

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 

五、 yaml文件

5.1 目标检测检测yaml文件