YOLOv10改进 | 检测头篇 | 给YOLOv10换个RT-DETR的检测头（重塑目标检测前沿技术）

已于 2024-07-15 06:54:26 修改
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分类专栏： YOLOv10有效涨点专栏 文章标签： YOLO 目标检测 人工智能 深度学习 python 计算机视觉 YOLOv10
于 2024-07-15 06:53:58 首次发布
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 一、本文介绍

本文给大家带来是用最新的RT-DETR模型的检测头去替换YOLOv10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YOLOv10，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上的表现也有了明显提升，特别是在处理高动态范围和复杂背景的图像时，其表现尤为出色。

 专栏回顾：YOLOv10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、RT-DETR检测头框架原理

 2.1 RT-DETR的基本原理

三、RT-DETR检测头的代码 

四、手把手教你添加RT-DETR检测头

4.1 RT-DETR的添加教程

4.2 yaml文件和训练截图

4.3 训练方法 

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YOLOv10改进 | 检测头篇 | ASFF改进YOLOv10检测头（辅助尺度融合检测头）
Snu77的博客
07-15 2120
本文给大家带来的改进机制是利用ASFF改进YOLOv10的检测头形成新的检测头，其主要创新是引入了一种自适应的空间特征融合方式，有效地过滤掉冲突信息，从而增强了尺度不变性。经过我的实验验证，修改后的检测头在所有的检测目标上均有大幅度的涨点效果，此版本为三头版本，后期我会在该检测头的基础上进行二次创新形成四头版本的Detect_ASFF助力小目标检测，本文的检测头非常推荐大家使用。YOLOv10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、ASFF的基本框架原理。
YOLOv10改进 | 检测头 | 自适应空间特征融合检测头 Detect_ASFF【精度拉满 + 小目标利器】
最新发布
weixin_43199439的博客
05-06 122
从不同层级提取多尺度特征（如 P3、P4、P5）；将高分辨率和低语义层次通过上采样 + 拼接融合；最终送入 Head 进行类别和框的预测。🤯 融合方式太“硬”：直接堆叠 or 相加，忽略了不同尺度特征对不同目标的重要性不同！这在小目标、密集目标、复杂背景场景中，容易造成误检 or 漏检。Detect_ASFF 是提升 YOLOv10 特征融合表现的一种有效方式，特别适合小目标检测任务。结构简单、训练稳定、推理可控，非常适合科研+项目落地场景！
用RTDETR检测头改进yolov11遇到的问题
qq_56089541的博客
12-10 309
一般RTDETR检测头的py文件已经集成在了ultralytics里，这里对具体的改进过程不多赘述。在utils文件夹下的loss文件出现问题，xi是字符串类型。通过打印feat可以发现，feat是一个字典，xi则是其中的键值。需要的是xi对应的键值。
YOLOv10改进 | 检测头篇 | YOLOv10引入四头检测头
tsg6698的博客
06-24 2060
到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~2. 创建一个yolov10nsitou.yaml。大家根据自己的数据集实际情况，修改nc大小。模型结构打印，成功运行。
芒果YOLOv8改进21：检测头Head篇：即插即用｜增加卷积CNN小目标检测头、超多种Transformer小目标检测头
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
04-24 1万+
YOLOv8代码实践｜增加卷积CNN小目标检测头、超多种Transformer小目标检测头
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）
Snu77的博客
12-02 1万+
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 | 检测头篇 | DynamicHead原论文一比一复现 （不同于网上版本，全网首发）
Snu77的博客
01-03 1万+
本文给大家带来的改进机制是DynamicHead(Dyhead)，这个检测头由微软提出的一种名为“动态头”的新型检测头，用于统一尺度感知、空间感知和任务感知。网络上关于该检测头我查了一些有一些魔改的版本，但是我觉得其已经改变了该检测头的本质，因为往往一些细节上才能决定好的效果，我将官方的代码移植到了YOLOv8进行实验，同时该检测头有一些使用细节需要注意，成功实现了大幅度的涨点，mAP涨了百分之三十以上！！！所以检测头对于模型的精度提升是非常大的，同时该检测头有二次创新和三次创新的机会后期我也会发布在群里大
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
热门推荐
Snu77的博客
12-30 15万+
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。
AI：230-YOLOv8与RT-DETR的完美结合 | 重塑目标检测技术的前沿【保姆级教程】
一键难忘的博客
08-12 3394
YOLOv8 继承了 YOLO 系列的轻量化和高效性，通过优化网络架构和训练策略，实现了在主流数据集上的领先表现。然而，YOLOv8 的检测头仍采用经典的 anchor-based 设计，这在处理高密度或多尺度目标时可能存在局限性。RT-DETR 是最近提出的一种基于 Transformer 的目标检测模型，采用了一种全新的 anchor-free 设计，通过自注意力机制实现了高效的目标检测。RT-DETR 的检测头能够捕获更广泛的上下文信息，从而提高检测的准确性，尤其在处理小目标和复杂场景时表现突出。
YOLOv8 给YOLOv8换个RT-DETR的检测头-重塑目标检测前沿技术
走向CTO的路上...
11-25 1110
在YOLOv8中引入RT-DETR（Real-Time Deformable Transformer）检测头可以显著提高模型的性能，尤其是在目标检测的精度和速度方面。RT-DETR是一种基于Transformer的检测头，它使用Transformer架构来提取特征和预测目标。Transformer架构可以捕获图像中更丰富的全局信息和局部信息，从而提高特征提取能力。Transformer架构具有较强的泛化能力，可以使模型更好地适应新的数据集和任务。
【YOLOv8改进 - 检测头】 RT-DETR检测头，解决传统目标检测器中非极大值抑制（NMS）所带来的速度和准确性之间的平衡问题
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。
07-02 1326
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。
YOLOv5改进 | Head | 将yolov5的检测头替换为ASFF_Detect
kay_545
06-12 4551
yolov5改进，asff检测头，asff
YOLOv8改进，YOLOv8添加MLCA注意力机制(混合局部信道注意)
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
08-22 1276
MLCA是一种即插即用的可扩展混合局部注意力机制，以在检测效果、速度和模型参数数量之间实现平衡，并使注意力机制同时包含通道信息、空间信息、局部通道信息和全局通道信息。
检测头篇 | 原创自研 | YOLOv8 更换 挤压激励增强精准头 | 附详细结构图
YOLOv8项目贡献者
01-25 4057
原创自研🌟 YOLOv8 更换 挤压激励增强精准头
YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合DynamicHead，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发
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
01-27 1182
DynamicHead模块是针对目标检测任务提出的一种新的头部（head）结构，它的设计目的是通过引入多种注意力机制，提升模型的检测能力。核心思想是使得检测头部可以动态地根据输入特征进行自适应调整，从而提高模型在不同尺度、空间、任务等方面的表现。Scale-Aware Attention Module（尺度感知注意力模块）：该模块根据特征的尺度进行调整，使得不同尺度的特征能在合适的尺度下进行融合和处理。它通过为不同尺度的特征赋予权重来优化尺度差异的影响。
YOLOv10改进策略【Head】| ASFF 自适应空间特征融合模块，改进检测头Detect_ASFF
Limiiiing的博客
02-18 382
在目标检测中，处理多尺度物体是一个具有挑战性的问题。虽然特征金字塔或多级特征塔是解决多尺度问题的常用方法，但在单阶段检测器中，不同尺度特征之间的不一致性限制了其性能提升。为了解决这个问题，提出了自适应空间特征融合（ASFF）模块。
YOLOv8优化策略：检测头结构全新创新篇 | RT-DETR检测头助力,即插即用
会AI的学姐
11-30 1299
RT-DETR检测头助力YOLOv8检测，保持v8轻量级的同时提升检测精度
【YOLO11改进 - C3k2融合】C3k2融合YOLO-MIF中新的重参数化模块（DeepDBB）：深度多样分支模块
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。
11-06 551
【YOLO11改进 - 特征融合】C3k2融合YOLO-MIF中新的重参数化模块（DeepDBB）：深度多样分支模块
yolov8 改进 rt-detr 检测头
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### YOLOv8 改进 RT-DETR 检测头的方法及代码实现 #### 方法概述 通过将 YOLOv8 的检测头替换为 RT-DETR 的检测头，可以充分利用两者的优点。YOLOv8 提供高效的特征提取能力，而 RT-DETR 则以其高精度的 anchor-...
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