YOLOv8 | 代码逐行解析(四) | YOLOv8中从检测头到损失函数计算的详解，小白必看（上）

已于 2024-07-07 09:11:38 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 人工智能 深度学习 python 计算机视觉 YOLOv8
于 2024-07-06 23:26:04 首次发布
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一、本文介绍

本文给大家带来的是YOLOv8中从检测头结构分析到损失函数各种计算的详解，本文将从检测头的网络结构讲起，同时分析其中的原理（包括代码和网络结构图对比），最重要的是分析检测头的输出，因为检测头的输出是需要输出给损失函数的计算不同阶段的输出不一样所以我们在讲损失函数计算的时候需要先明白检测头的输出和其中的一些参数的定义，本文内容为我独家整理和分析，手打每一行的代码分析并包含各种举例分析对于小白来说绝对有所收获，全文共1万1千字。 

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、原理介绍

2.1 YOLOv8解耦头

2.2 YOLOv8解耦头代码分析 

2.2.1 DFL 

2.2.2 make_anchors

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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
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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 代码逐行解析(一)：项目目录构造分析
走向CTO的路上...
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YOLOv8 是目前最先进的目标检测算法之一，在速度和精度方面都取得了显著提升。本文将对 YOLOv8 的源码进行逐行解析，并对项目目录构造进行分析。模型定义模块定义了 YOLOv8 模型的结构和参数。例如，文件定义了 YOLOv8 模型的完整结构，包括主干网络、检测头等组件。该代码展示了如何使用 YOLOv8 进行目标检测任务，包括数据集准备、模型训练和评估等步骤。完整的代码实现可以帮助更好地理解 YOLOv8 的项目结构和代码逻辑。
YOLOv8原理详解
z240626191s的博客
05-19 8496
Yolov8是2023年1月份开源的。与yolov5一样，支持目标检测、分类、分割任务。Yolov8依旧采用的CSP的思想，不过将Yolov5中的C3模块替换为C2F模块，进一步降低了参数量，同时yolov8依旧采用了yolov5中的SPPF模块；Yolov8依旧采用了PAN思想，只不过是将PAN中的上采样阶段中的卷积结构删除，将C3模块替换为了C2F模块；该方法是采用了YOLOX的head部分，分类和回归两个任务的head不再共享参数；YOLOv8使用了Anchor-Free的思想；YOLOv8使用。
Yolov10(yolov8代码里兼容版本）推理代码解析，抛去nms，大道至简
qq_39128381的博客
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yolov10，end2end，目标检测，YOLO
YOLOv8 目标检测算法深度解析
最新发布
sinat_34897952的博客
05-17 2041
YOLOv8是Ultralytics公司于2023年发布的最新一代目标检测框架，作为YOLO系列的技术集大成者，其设计理念突破传统版本迭代模式，采用模块化架构实现算法框架的扩展性。与前代YOLOv5相比，v8版本在保持单阶段检测优势的同时，通过三大核心创新实现性能跃升
Yolo v8代码逐行解读
laner__gg的博客
09-19 2640
Yolo v8代码逐行解读
yolov8检测头
fool996的博客
03-03 1万+
分别通过2个3x3的卷积和一个1x1的卷积来提取信息，最后分别结算Bbox.loss和CLs.loss。可以发现，3层卷积之后有一个for循环，来遍历所有的通道数（3通道），这也是大大加大计算量的原因。cv3: 一个 nn.ModuleList 对象，包含多个卷积层，用于预测每个锚点的类别信息；stride: 一个形状为(nl,）的张量，表示每个检测层的步长（stride）；yolov8中的检测头是yolov8中检测目标的关键，它几乎占了计算量的1/5。nl: 整数，表示检测模型中使用的检测层数；
YOLOv10改进 | 检测头篇 | YOLOv10引入四头检测头
tsg6698的博客
06-24 2062
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。
YOLOv8 | 代码逐行解析(一) | 项目目录构造分析
Snu77的博客
12-16 3万+
Hello，大家好这次给大家带来的不是改进，是整个YOLOv8项目的分析，整个系列大概会更新7-10篇左右的文章，从项目的目录到每一个功能代码的都会进行详细的讲解，同时YOLOv8改进系列也突破了三十篇文章，最后预计本专栏持续更新会在年底更新上百篇的改进教程， 所以大家如果没有订阅专栏可以提前订阅以下。下面开始进行YOLOv8逐行解析的一篇——项目目录构造分析在这里给大家推荐我的YOLOv8改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，。
YOLOv8 | 代码逐行解析(五) | YOLOv8中损失函数计算的详解包含Cls和Bbox计算的解析，小白必看（下）
Snu77的博客
07-07 4518
本文给大家带来的是YOLOv8中的损失函数计算的完整解析，内容包括v8DetectionLoss的解析，以及BboxLoss的解析，如果你相对损失函数的计算原理，本文内容绝对会对你有所帮助，全文内容包含1万两千字，手打分析文字超过5000字，全部为干货内容，包含示例解释辅助大家理解，对于小白来说十分适合阅读。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YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备。
YOLOv8 | 代码逐行解析(二) | 从yaml文件到模型定义（代码逐行注释，小白必看）
Snu77的博客
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本文给大家带来的是YOLOv8项目的解读，之前给大家分析了YOLOv8的项目文件分析，这一篇文章给大家带来的是模型训练从我们的yaml文件定义到模型的定义部分的讲解，我们一般只知道如何去训练模型，和配置yaml文件，但是对于yaml文件是如何输入到模型里，模型如何将yaml文件解析出来的确是不知道的，本文的内容接上一篇的代码逐行解析(一) 项目目录分析，本文对于小白来说非常友好，非常推荐大家进行阅读，深度的了解模型的工作原理已经流程，下面我们从yaml文件来讲解。
YOLOv11改进 | 网络结构代码逐行解析(五) | yolov11中损失函数计算的详解包含Cls和Bbox计算的解析，小白必看（下）
Snu77的博客
11-04 1357
本文给大家带来的是YOLOv11中的损失函数计算的完整解析，内容包括v11DetectionLoss的解析，以及BboxLoss的解析，如果你相对损失函数的计算原理，本文内容绝对会对你有所帮助，全文内容包含1万两千字，手打分析文字超过5000字，全部为干货内容，包含示例解释辅助大家理解，对于小白来说十分适合阅读，以下图片内容为文章中部分的解析截图，本文内容为独家整理和理解全网无第二份。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！YOLOv11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。
yolov8源码解析
weixin_44690215的博客
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如上述的3、查看engine/model步骤。
YOLOv10全网最新创新点改进系列：YOLOv10融合SwinTransformer模块，分辨率每层变成一半，而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果！
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chenhaogu的博客
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以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了源码结构，后面还会持续更新讲解，由于这次写的太多了，怕大家看不过来。过段时间继续拆封代码并尝试用常见的pytorch原始框架复现缩减版yolov8。也许上面还有很多错误，欢迎大家指正！！！t=N658t=N658完整且详细的Yolov8复现+训练自己的数据集_咕哥的博客-优快云博客https://blog.youkuaiyun.com/chenhaogu/article/details/131161374?二、
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 1184
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。
YOLOv8融合改进 更换检测头为Detect_DyHead同时添加C2f_DBB模块
分享一些自己改进代码的实例
12-25 4216
yolov8独家训练测试融合网络结构，提供详细步骤详细代码，手把手教你在yolov8官方包中把检测头更换为Detect_DyHead检测头，并且将原始的C2f模块更换成C2f_DBB模块，提高检测精度，亲测在多个数据集上有涨点！！！！！
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
02-18 384
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代码逐行详解
07-12
当然，我可以为您解释一下YOLOv8的代码。YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO系列的最新版本之一。请注意，由于篇幅限制，我将提供代码的概述，而不是逐行详解。以下是YOLOv8的主要代码部分： 1. 导入所需的库和模块： ``` import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F ``` 2. 定义YOLOv8的网络结构： ``` class YOLOv8(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(YOLOv8, self).__init__() # 定义网络层和参数 ... def forward(self, x): # 网络的前向传播过程 ... def load_weights(self, weights_path): # 加载预训练权重 ... ``` 3. 定义网络层和参数： ``` class YOLOLayer(nn.Module): def __init__(self, anchors, num_classes): super(YOLOLayer, self).__init__() self.anchors = anchors self.num_anchors = len(anchors) self.num_classes = num_classes # 定义卷积层、归一化层、激活函数等 ... def forward(self, x): # 网络层的前向传播过程 ... ``` 4. 加载预训练权重： ``` def load_darknet_weights(model, weights_path): # 加载Darknet的权重文件 ... ``` 以上只是YOLOv8代码的一小部分示例。YOLOv8的实现涉及许多细节，包括卷积层、激活函数、归一化层、损失函数等。要详细了解YOLOv8的代码实现，请参考相关的代码库和文档。
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