YOLOv11改进 | 检测头篇 | 辅助特征融合模块ASFF改进yolov11检测头（适配YOLOv11版本，全网独家创新）

已于 2024-11-15 02:12:52 修改
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： 深度学习 人工智能 YOLO 目标检测 计算机视觉 python YOLOv11
于 2024-11-07 00:33:11 首次发布
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一、本文介绍

本文给大家带来的最新改进机制是利用辅助特征融合模块ASFF改进yolov11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（本文的代码本是我个人创新）。

 专栏回顾：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

一、本文介绍

二、ASFF的基本框架原理

三、ASFFHead的核心代码

四、手把手教你添加ASFFHead检测头

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

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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 2245
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。
YOLOv11改进缝合检测头 | 基于ASFF改进的四头结构FASFFHead设计与实现-面向小目标检测的优化方案（附代码）
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07-08 363
本文带来的最新改进机制是我独家创新设计的 FASFFHead 检测头，基于经典的 ASFFHead（自适应空间特征融合）进行二次改进和扩展，解决了其只能用于三头检测且在跨尺度融合中存在特征信息丢失的问题。本文所提出的 FASFFHead 不仅结构更灵活，而且支持四分支输出（四头版本），可进一步增强对小目标或大目标的专属检测能力，尤其适用于多尺度目标分布复杂的场景。
【YOLO改进】二、YOLOV11-检测头篇
qq_55068938的博客
01-24 1万+
目标检测领域里，小目标一直是一个难点问题，虽然我们可以用YOLO+SAHI的方式进行滑动窗口推理以提升准确率，但是他的耗时会线性增强，毕竟一张大图会被切成很多小图去推理，所以在很多场景下无法得到应用。这里，我们从探测头入手，在原有的基础上在增加一个探测头以用于检测小目标。
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
YOLOv5改进 | Head | 将yolov5的检测头替换为ASFF_Detect
kay_545
06-12 4748
yolov5改进，asff检测头，asff
YOLOv11改进 | 检测头篇 | 尺度统一动态检测头DynamicHead改进yolov11检测头（不同于网上版本，全网独家首发）
Snu77的博客
11-08 4946
本文给大家带来的最新改进机制是，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YOLOv11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！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家可以关注一下。
YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合自适应膨胀卷积 （FADC），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
03-23 218
扩张卷积通过在连续元素之间插入间隙来扩大感受野，广泛用于计算机视觉。作者从谱分析的角度提出了三种策略来改进扩张卷积的各个阶段。与将全局膨胀率固定为超参数的传统做法不同，我们引入了频率自适应膨胀卷积 （FADC），它根据局部频率分量在空间上动态调整膨胀率。 随后，我们设计了两个插件模块，以直接提高有效带宽和感受野大小。Adaptive Kernel （AdaKern） 模块将卷积权重分解为低频和高频分量，并按通道动态调整这些分量之间的比率。
YOLOv11改进 | 检测头篇 | 利用AFPN辅助YOLOv11检测头进行特征融合识别（全网独家创新）
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11-08 2718
本文给大家带来的最新改进机制是利用AFPN（渐近特征金字塔网络）来优化检测头，AFPN的核心思想是通过引入一种渐近的特征融合策略，将底层、高层和顶层的特征逐渐整合到目标检测过程中。这种渐近融合方式有助于减小不同层次特征之间的语义差距，提高特征融合效果，使得检测模型能更好地适应不同层次的语义信息。本文在AFPN的结构基础上，为了适配YOLOv11改进AFPN结构，同时将AFPN融合到YOLOv11中(因为AFPN需要四个检测头，我们只有三个，下一篇文章我会出YOLOv11适配AFPN增加小目标检测头)
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
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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。
YOLOv11改进有效涨点专栏目录 | 含卷积、主干、注意力机制、Neck、检测头、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种网络结构改进
Snu77的博客
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Hello，各位读者们好.本文为最新YOLOv11有效涨点专栏目录，YOLOv11以及发布了一个月左右，这个过程中我也是给大家整理了许多的机制，其中包含了C3k2、主干（均支持根据yolov11训练的版本进行二次缩放，全系列都能轻量化）、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。
YOLOv8改进 | 检测头篇 | 辅助特征融合检测头FASFFHead (增加额外目标检测层，独家创新)
Snu77的博客
01-24 1万+
本文的内容为我独家创新，其原理参考了ASFFHead的原理，后期如果大家有使用的可以参考其代码进行绘画结构图，目前该网络的检测头我还没绘画。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，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~YOLOv8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，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 1271
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 | 检测头篇 | 给YOLOv10换个RT-DETR的检测头（重塑目标检测前沿技术）
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07-15 1651
本文给大家带来是用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。
YOLO11改进 | 检测头 | 小目标遮挡物性能提升的检测头Detect_MultiSEAM【完整代码】
kay_545
10-02 3489
YOLO11改进 yolo11，yolov11， Detect_MultiSEAM, 手撕结构图，代码详细改进方式
YOLO11改进 | 检测头 | 自适应空间特征融合检测头Detect_ASFF
kay_545
10-02 2057
yolo11改进，yolo11
YOLOv10改进 | 检测头改进篇 | 利用ASFF改进YOLOv10检测头，自适应空间特征融合模块，在所有的目标检测上均有大幅度的涨点效果
qq_45972324的博客
12-22 601
摘要：金字塔形特征表示是解决对象检测中比例变化挑战的常见做法。然而，不同特征尺度之间的不一致是基于特征金字塔的单发检测器的主要限制。在这项工作中，我们提出了一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略，称为自适应空间特征融合 （ASFF）。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制不一致的方法，从而提高了特征的尺度不变性，并引入了几乎免费的推理开销。
YOLOv8改进 | 检测头篇 | YOLOv8引入DynamicHead检测头
tsg6698的博客
09-08 2729
以往的工作试图提高各种目标检测头的性能，但未能呈现出统一的观点。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YOLOv8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~尺度感知注意力模块：该模块仅部署在特征维度的水平方向上，学习不同语义层的重要性，以增强适合单个对象的特定尺度的特征。任务感知：不同的对象表示形式（例如边界框、中心点和关键点）有不同的目标和约束，检测头需要能够处理这些不同的任务。
YOLOv8改进 | 检测头篇 | ASFF改进YOLOv8检测头（全网首发）
Snu77的博客
12-31 1万+
本文给大家带来的改进机制是利用ASFF改进YOLOv8的检测头形成新的检测头Detect_ASFF，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。推荐指数：⭐⭐⭐⭐涨点效果：⭐⭐⭐⭐YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备。
YOLOv10涨点改进：如何魔改注意力进行二次创新，高效替换PSA | NEU-DET为案列进行展开
05-28 6360
在NEU-DET案列进行可行性验证，1）mAP50从0.683提升至0.698；2）mAP50从0.683提升至0.695;
afpn yolov5
02-05
### AFPN与YOLOv5的技术细节及应用 #### 1. 自适应特征金字塔网络（Adaptive Feature Pyramid Network, AFPN） 自适应特征金字塔网络旨在改进多尺度目标检测中的特征提取过程。传统的方法通常依赖于固定的特征层次结构，而AFPN则引入了一种动态调整机制，在不同尺度之间传递信息，从而增强对各种尺寸目标的捕捉能力。 对于每一个卷积层产生的特征图，AFPN会计算其重要性权重，并据此重新分配资源给最有助于提高精度的部分[^3]。这种策略特别适用于处理像PASCAL VOC这样的小型标注数据集上的大规模模型训练问题[^1]。 #### 2. YOLOv5架构概述 YOLOv5继承并优化了之前版本的设计理念，采用了更加高效的骨干网和颈部设计来加速推理速度而不牺牲准确性。具体来说： - **Backbone**: 使用CSPDarknet作为基础框架，增加了残差连接以促进梯度流动。 - **Neck**: 实现了一个轻量级的空间注意力模块(SPP)，以及路径聚合颈(PANet)用于融合来自多个阶段的信息流。 这些组件共同作用使得YOLOv5能够在保持实时性能的同时达到较高的mAP指标[^2]。 #### 3. 结合AFPN与YOLOv5的具体实践 为了将AFPN集成到YOLOv5中，可以通过修改neck部分来加入自定义的功能块。以下是简化版的操作指南： ```python from yolov5.models.experimental import attempt_load import torch.nn.functional as F class AdaptiveFeaturePyramid(torch.nn.Module): def __init__(self, channels_list=[256]*4): super().__init__() self.lateral_convs = nn.ModuleList([ Conv(c_in=c_out, c_out=channel, kernel_size=1) for channel,c_out in zip(channels_list[::-1],channels_list)]) self.fpn_convs = nn.ModuleList([Conv(channel, channel, 3, padding=1) for channel in channels_list]) def forward(self,xs): laterals = [lateral_conv(x) for lateral_conv, x in zip(self.lateral_convs,reversed(xs))] used_backbone_levels = len(laterals) for i in range(used_backbone_levels - 1, 0, -1): prev_shape = laterals[i - 1].shape[2:] laterals[i - 1] += F.interpolate( laterals[i], size=prev_shape, mode='nearest') outs = [ self.fpn_convs[i](laterals[i]) for i in range(used_backbone_levels)] return tuple(outs) def integrate_afpn_to_yolov5(model_path='./weights/yolov5s.pt'): model = attempt_load(model_path,map_location=torch.device('cpu')) afpn_module = AdaptiveFeaturePyramid() # 假设model.model[-1]是原YoloV5的最后一层即Detect Layer detect_layer_index=-1 new_neck_output = afpn_module(list(reversed(model.model[detect_layer_index-3:detect_layer_index]))) model.model[detect_layer_index]=new_neck_output return model ``` 这段代码展示了如何创建一个新的`AdaptiveFeaturePyramid`类并将它插入到现有的YOLOv5管道之中。需要注意的是实际操作可能会涉及到更多细节调整，比如确保输入输出形状匹配等问题。
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