YOLOv11改进 | 网络结构代码逐行解析(四) | 手把手带你理解YOLOv11检测头输出到损失函数计算（新手入门必读系列）

最新推荐文章于 2025-02-18 08:58:37 发布
最新推荐文章于 2025-02-18 08:58:37 发布
阅读量1.6k 收藏 9
点赞数 18
分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： YOLO 目标检测 深度学习 计算机视觉 python 人工智能 YOLOv11
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/143100722
版权

一、本文介绍

本文给大家带来的是YOLOv11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。

 专栏回顾：

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
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
02-19 1万+
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。
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）
Snu77的博客
07-06 4762
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。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。
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
08-30 2463
yolov10，end2end，目标检测，YOLO
集装箱号码识别系统源码＆数据集全套：改进yolo11-ELA-HSFPN
a4822425的博客
10-25 1403
本项目数据集信息介绍本项目采用的数据集名为“CNR”，旨在为改进YOLOv11的集装箱号码识别系统提供支持。CNR数据集专注于集装箱号码的检测与识别，涵盖了两种主要类别：水平放置的集装箱号码（container_number_h）和垂直放置的集装箱号码（container_number_v）。这两种类别的设计考虑了实际应用中集装箱号码的多样性和复杂性，确保模型能够在不同的场景下有效识别集装箱信息。CNR数据集的构建过程经过精心设计，包含了大量真实场景下拍摄的集装箱图像，确保数据的多样性和代表性。
Yolo v8代码逐行解读
laner__gg的博客
09-19 2637
Yolo v8代码逐行解读
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 代码逐行解析(一)：项目目录构造分析
走向CTO的路上...
06-24 1490
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 | 代码逐行解析(四) | 手把手带你理解YOLOv10的一对一和一对多检测头（新手入门必读系列）
Snu77的博客
07-15 1432
本文给大家带来的是YOLOv10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。YOLOv10改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备。
YOLOv10改进 | 代码逐行解析(一) | 项目目录构造分析（新手入门必读系列）
Snu77的博客
07-10 1556
Hello，大家好这次给大家带来的不是改进，是整个YOLOv10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，下面开始进行YOLOv10逐行解析的第一篇——项目目录构造分析开头之前顺便给大家推荐一下我的专栏，本专栏更新上百余篇YOLOv10改进机制手把手教你添加到网络结构中，同时针对拿到模型不知道如何修改，不知道如何发表论文的读者进行针对性的文章介绍，本专栏质量分平均分98分，内容质量完全有所保证。
YOLOv10有效涨点专栏目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck、二次创新、独家创新等上百种创新机制
Snu77的博客
07-15 1万+
Hello，各位读者们好本专栏自开设以来已经更新改进教程100余篇其中包含二次创新、独家创新多种改进方法，包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构，也有损失函数和一些细节点上的创新。同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的YOLOv10文档并不能在优快云上传，通过建立交流群的形式在内上传我完整的文件和视频我也会在群内不定期和大家交流回答大家问题。专栏介绍。
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。
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源码解析
weixin_44690215的博客
05-22 1254
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！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
07-22 4532
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！
Yolov 8源码超详细逐行解读+ 网络结构细讲(自我用的小白笔记)
热门推荐
chenhaogu的博客
07-19 7万+
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 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。
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
最新发布
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。
YOLOv11检测头
02-08
### YOLOv11 Detection Head Implementation and Details In the context of object detection frameworks, particularly with advancements like CARAFE (Content-Aware Reassembly of Features), significant improvements have been made to enhance feature map quality through better upsampling techniques[^1]. For YOLOv11's detection head specifically: #### Feature Map Processing The detection head processes high-level semantic information from earlier layers within the network. By integrating CARAFE into this process, instead of traditional bilinear or nearest neighbor methods for upscaling lower resolution feature maps back towards input image dimensions, a more sophisticated approach is taken that leverages content-aware reassembly. This means during inference time when constructing bounding boxes around detected objects: - Input features guide how each pixel should be reconstructed at higher resolutions. - Enhanced detail preservation leads directly not only to visually sharper outputs but also contributes positively toward localization accuracy as well as classification performance due to richer contextual understanding captured by these refined representations. #### Integration Within Network Architecture To implement such functionality effectively without disrupting existing pipeline operations significantly requires careful design considerations regarding where exactly within architecture modifications occur alongside ensuring compatibility across different stages involved in forward passes including backbone extraction all way down until final predictions are generated post-processing steps applied over raw scores produced out of convolutional filters present inside heads themselves. A simplified version might look something along those lines below written using PyTorch syntax which demonstrates basic structure while abstracting away some specifics related to actual model weights initialization etc., focusing rather on conceptual flow involving integration point highlighted via comments starting `# ---`. ```python import torch.nn as nn class YOLOv11DetectionHead(nn.Module): def __init__(self, num_classes=80, anchors=None): super(YOLOv11DetectionHead, self).__init__() # Backbone would feed here... # Upsample layer utilizing CARAFE mechanism self.carafe_upsample = CARAFELayer() # --- self.conv_layers = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=..., out_channels=..., kernel_size=(...)), ... ) def forward(self, x): # ... previous processing x = self.carafe_upsample(x) # --- output = self.conv_layers(x) return output ``` #### Benefits Over Previous Versions Compared against predecessors like standard YOLO variants relying solely upon simpler interpolation schemes; incorporating advanced modules designed explicitly around addressing limitations inherent therein provides tangible benefits manifesting primarily through increased precision metrics observed empirically under various benchmark tests conducted both internally throughout development cycles leading up release versions publicly available thereafter too. --related questions-- 1. How does CARAFE compare to other state-of-the-art upsampling algorithms used in deep learning models? 2. What specific changes were introduced between YOLOv10 and YOLOv11 concerning architectural components outside just the detection head area? 3. Can you provide an example scenario demonstrating improved object detection results attributable uniquely to applying CARAFE within YOLOv11’s framework?
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Snu77

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值