YOLOv10改进 | Neck篇 | 利用Damo-YOLO的RepGFPN改进特征融合层（全新YOLOv10改进策略）

最新推荐文章于 2025-03-25 10:14:58 发布
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分类专栏： YOLOv10有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 深度学习 计算机视觉 目标检测 YOLOv10 python
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 一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是Damo-YOLO的RepGFPN（重参数化泛化特征金字塔网络），利用其优化YOLOv10的Neck部分，可以在不影响计算量的同时大幅度涨点（亲测在小目标和大目标检测的数据集上效果均表现良好涨点幅度超级高！）。RepGFPN不同于以往提出的改进模块，其更像是一种结构一种思想(一种处理事情的方法)，RepGFPN相对于BiFPN和之前的FPN均有一定程度上的优化效果。

  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、GFPN的框架原理

三、GFPN的核心代码

四、手把手教你添加GFPN

 4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、GFPN的yaml文件

六、成功运行的截图 

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YOLOv5改进 | Neck篇 | 利用Damo-YOLO的RepGFPN改进特征融合层
Snu77的博客
01-06 2205
本文给大家带来的改进机制是Damo-YOLO的RepGFPN（重参数化泛化特征金字塔网络），利用其优化YOLOv5的Neck部分，可以在不影响计算量的同时大幅度涨点（亲测在小目标和大目标检测的数据集上效果均表现良好涨点幅度超级高！）。RepGFPN不同于以往提出的改进模块，其更像是一种结构一种思想(一种处理事情的方法)，RepGFPN相对于BiFPN和之前的FPN均有一定程度上的优化效果。
YOLOv8改进 | Neck | 有效提升小目标检测效果，附完整代码结构图【小白必备】
kay_545
08-06 3796
yolov8改进，yolov8，slim-neck，
YOLOv10改进策略【Neck】| SEAM：分离和增强注意模块，解决复杂场景下的小目标遮挡问题
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Limiiiing的博客
03-25 287
本文记录的是利用 SEAM 模块优化 YOLOv10 的目标检测网络模型。的设计出发点在于解决复杂场景下的人脸遮挡问题，相当于是小目标被其他物体部分遮挡时，传统方法因特征缺失导致检测精度下降的问题。该模块通过增强未遮挡区域的特征响应并补偿被遮挡区域的信息损失，提升模型对遮挡小目标的检测能力。YOLO-FaceV2: A Scale and Occlusion Aware Face DetectorSEAM模块（Separated and Enhancement Attention Module）的设计出发点
YOLOv5应用Slim-neck：优化neck设计范式在计算机视觉中的应用
IdfdFsharp的博客
09-20 999
具体而言，Slim-neck使用了SE模块（Squeeze-and-Excitation），它通过全局平均池化和全连接层来学习每个通道的重要性权重，并将这些权重应用于特征图上。在这个过程中，neck模块的作用就是将这些不同尺度的特征图进行融合，以便更好地检测不同大小的目标。本文将介绍如何应用Slim-neck，一种优化的neck设计范式，来进一步提升YOLOv5的性能。然而，这种设计范式存在一些问题。通过应用Slim-neck的优化neck设计范式，我们可以在YOLOv5中实现更好的特征融合和性能提升。
YOLOv8改进 | Neck | 轻骨干重Neck的小目标检测网络【完整代码】
kay_545
08-10 1891
yolov8改进，yolov8，GFPN
YOLOv5改进 | Neck | 添加双向特征金字塔BiFPN【小白轻松上手 | 论文必备】
kay_545
05-16 4121
YOLOv5改进，bifpn，双向特征金字塔，yolov8改进，yolo
YOLOv8改进 | Neck篇 | 利用Damo-YOLO的RepGFPN改进特征融合层（全新YOLOv8改进策略）
走向CTO的路上...
06-29 1602
将Damo-YOLO的RepGFPN引入YOLOv8的Neck层可以显著提高模型的性能，尤其是在目标检测的多尺度目标检测性能和语义特征提取能力方面。RepGFPN是一种基于全局感受野（GF）和路径聚合（PA）的改进型特征融合网络，它能够有效地融合不同尺度特征之间的信息，并增强模型对语义信息的提取能力。RepGFPN改进特征融合层是一种有效的改进方案，可以显著提升模型的多尺度目标检测性能和语义特征提取能力，使其成为目标检测、图像分割、实例分割等任务的优选方案。
【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】 DAMO-YOLO之RepGFPN ：实时目标检测的创新型特征金字塔网络
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。
06-21 1147
【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】 DAMO-YOLO之RepGFPN ：实时目标检测的创新型特征金字塔网络。DAMO-YOLO在YOLO的基础上扩展了几项新技术，包括神经架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）、高效的重参数化通用FPN（RepGFPN）、带有AlignedOTA标签分配的轻量化检测头和蒸馏增强。
YOLOv10改进 | Neck篇 | YOLOv10引入Damo-YOLO的CSPNet
tsg6698的博客
06-24 663
特别是，我们使用 MAE-NAS（一种以最大熵原理为指导的方法）在低延迟和高性能的约束下搜索我们的检测主干，生成具有空间金字塔池化和焦点模块的类似 ResNet / CSP 的结构。在文章中提到，CSPNet是由CSPnet引入的，它是一种新的网络结构，用于提取多尺度特征。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~
优化YOLOv5模型的Neck之BiFPN计算机视觉
带你成为别人眼中的大佬！
06-01 916
而在YOLOv5模型的构建过程中，Neck是非常重要的一个环节，它可以将从Backbone中提取的特征图进行归一化、融合、筛选等处理，从而使模型更加稳定和准确。而在Neck中，BiFPN（Bilateral Feature Pyramid Network）是一种比较新颖和有效的设计方案，能够有效地保留特征信息的同时，减少网络参数和运算量，提高模型的效率和性能。其中，YOLOv5是一种非常优秀的目标检测算法，其结合了神经网络和计算机视觉的相关技术，可实现对各种目标的智能识别和追踪，并具有较高的准确度和速度。
YOLOv5改进 | Neck篇 | 利用Gold-YOLO针对小目标进行检测（附完整修改教程 + 代码）
Snu77的博客
01-09 2491
本文给大家带来的改进机制是Gold-YOLO利用其Neck改进v8的Neck，GoLd-YOLO引入了一种新的机制——信息聚集-分发这个机制通过全局融合不同层次的特征并将融合后的全局信息注入到各个层级中，从而实现更高效的信息交互和融合。这种方法增强了模型的颈部（neck）信息融合能力(有点类似于长颈鹿的脖子该Neck部分很长)，同时也没有显著增加延迟，提高了模型在检测不同大小物体时的性能，同时欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家同时在这里再次声明，
改进Yolov5 | 用 GSConv+Slim Neck 一步步把 Yolov5 提升到极致！！！
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qq_29462849的博客
06-16 1万+
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童目标检测是计算机视觉中一项艰巨的下游任务。对于车载边缘计算平台，大模型很难达到实时检测的要求。而且，由大量深度可分离卷积层构建的轻量级模型无法达到足够的准确性。因此本文引入了一种新方法 GSConv 来减轻模型的复杂度并保持准确性。GSConv 可以更好地平衡模型的准确性和速度...
改进YOLOv5！GSConv+Slim Neck进一步提升YOLOv5性能！
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点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>CV微信技术交流群转载自：集智书童Slim-neck by GSConv: A better design paradigm of detector architectures for autonomous vehicles论文：https://arxiv.org/abs/2206....
芒果YOLOv5改进36：Neck篇之Eff-QAFPN：改进设计 Eff-QAFPN 结构，具有量化感知神经网络设计的高效网络结构 ，该网络结构表现强势
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
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YOLOv5代码实践 ｜全新原创设计Eff-QAFPN结构
基于DAMO-YOLO的RepGFPN多尺度特征融合的YOLOv5、YOLOv7、Faster RCNN、FCOS、CenterNet等目标检测器改进
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10-10 4639
基于DAMO-YOLO的RepGFPN多尺度特征融合的YOLOv5、YOLOv7、Faster RCNN等目标检测器改进
YOLOv8改进 | Neck篇 | 轻量级跨尺度特征融合模块CCFM（附yaml文件+添加教程）
Snu77的博客
12-15 1万+
本文给大家带来的改进机制是轻量级跨尺度特征融合模块CCFM（Cross-Scale Feature Fusion Module）其主要原理是：将不同尺度的特征通过融合操作整合起来，以增强模型对于尺度变化的适应性和对小尺度对象的检测能力。我将其复现在YOLOv8上，发现其不仅能够降低GFLOPs（成功添加之后，不引入任何其它模块GFLOPs降低至7.3），同时精度上也有很大幅度的提升mAP大概能够提高0.05左右，相对于BiFPN也有一定幅度的上涨。
YOLOv5改进 | Neck篇 | Slim-Neck替换特征融合层实现超级涨点 (又轻量又超级涨点)
Snu77的博客
12-17 4650
本文给大家带来的改进机制是Slim-neck提出的Neck部分，Slim-neck是一种设计用于优化卷积神经网络中neck部分的结构。在我们YOLOv5中，neck是连接主干网络（backbone）和头部网络（head）的部分，负责特征融合和处理，以便提高检测的准确性和效率。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨点效果(mAP直接涨了大概有0.04左右，值得一提的是这个Slim-neck还可以减少GFLOPs，非常适合轻量化的读者)。
YOLOv11改进策略【Neck】| GFPN 超越BiFPN 通过跳层连接和跨尺度连接改进v11颈部网络
Limiiiing的博客
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本文记录的是利用颈部结构优化YOLOv11的目标检测网络模型。利用改进后的颈部网络，通过跳层连接，避免了在进行反向传播时的梯度消失问题，并且引入跨尺度连接，可以实现不同级别和层次的特征充分融合，获取足够的高层语义信息和低层空间信息交换，从而在大规模变化场景下提高检测性能。GIRAFFEDET: A HEAVY-NECK PARADIGM FOR OBJECT DETECTION-GFPN包含了上述的跳层连接（dense-link和log2nlog _{2} nlog2​n-link）以及跨尺度连接（Quee
YOLOv8改进 | Neck篇 | BiFPN双向特征金字塔网络（附yaml文件+代码）
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12-14 1万+
本文给大家带来的改进机制是BiFPN双向特征金字塔网络，其是一种特征融合层的结构，也就是我们本文改进YOLOv8模型中的Neck部分，它的主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度。本文给大家带来的结构可以让大家自行调节网络结构大小，同时能够达到一定的轻量化效果(需要注意的是BiFPN正常是需要五个检测头的，但是YOLOv8只有三个检测头，所以我对其yaml文件进行了一定设计，从而支持三个头的检测，后面我也会出四个头的BiFPN，然后配合我前面的AFPN_Detect检测头来融合)。
DAMO-YOLO中的GFPN
12-28
### DAMO-YOLO中的GFPN架构详解 #### 一、Efficient RepGFPN概述 DAMO-YOLO采用了一种名为Efficient RepGFPN的特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN），该设计旨在提高模型效率的同时保持强大的特征提取能力[^2]。 #### 二、RepBlock机制 为了增强跨尺度信息交互并简化训练过程，Efficient RepGFPN引入了可重复参数化(Reparameterization)技术。具体来说，在推理阶段会将多个卷积层融合成单一层来加速计算；而在训练期间则通过多条路径传递梯度以促进学习效果提升。 #### 三、自顶向下与自底向上路径加强 除了传统的自上而下的下采样操作外,Efficient RepGFPN还增加了自底部向上的上采样连接方式。这种双向的信息流动有助于更好地捕捉不同层次的空间细节以及语义含义。 ```python def forward(self,xs): # 自底向上处理分支 for i in range(len(xs)-1,-1,-1): ... # 自顶向下处理分支 for i in range(0,len(outs)): ... ``` #### 四、轻量化设计原则 考虑到实际应用场景对于速度的要求,DAMO团队特别注重控制整个neck模块的复杂度。因此尽管加入了更多复杂的组件如上述提到的各种改进措施,但在整体结构上仍然遵循着简洁高效的设计理念。
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