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）

已于 2024-11-15 02:14:41 修改
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分类专栏： YOLOv11有效涨点专栏 文章标签： 人工智能 计算机视觉 YOLO 深度学习 目标检测 YOLOv11 python
于 2024-11-08 00:52:09 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)实现有效涨点。

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、AFPN基本框架原理​编辑

2.1 AFPN的基本原理

三、AFPNHead完整代码

四、手把手教你添加AFPNHead检测头

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

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YOLOv10改进策略【Head】| AFPN渐进式自适应特征金字塔，增加针对小目标的检测头（附模块详解和完整配置步骤）
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本文利用AFPN对YOLOv10的网络模型进行优化提升。采用渐近式融合及自适应空间融合操作。通过渐近式架构，逐步整合不同层级特征，有效避免非相邻层级间因语义差距过大导致的信息丢失或降级问题，确保在多尺度特征融合过程中既能保留高层语义信息，又能融入低层细节特征。本文将应用于中，并配置了针对小目标的检测头，能显著增强模型对不同尺度目标的检测能力，使其在复杂场景下更聚焦于目标物体特征，减少背景等无关信息的影响。AFPN: Asymptotic Feature Pyramid Network for Object
YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用AFPN改进检测头适配YOLOv8版（全网独家创新）
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本文给大家带来的改进机制是利用今年新推出的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YOLOv8改进AFPN结构，同时将AFPN融合到YOLOv8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YOLOv8适配AFPN增加小目标检测头)
【YOLOv11多模态融合改进】| 改进 双HS-FPN颈部结构：高级筛选特征融合金字塔，加强不同模态间的细微特征检测
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HS - FPN结构由特征选择模块和特征融合模块组成。特征选择模块中，CA模块先处理输入特征图，经池化激活函数确定各通道权重以过滤特征图DM模块再对不同尺度特征图降维；特征融合模块中，利用SFF机制以高级特征为权重筛选低级特征语义信息后融合，提升模型检测能力。
RTDETR融合渐进型金字塔AFPN结构
深度学习炼丹师，偶尔分享炼丹技术!
01-07 1507
论文速览：在目标检测任务中，多尺度特征在对具有尺度方差的目标进行编码时具有重要意义。多尺度特征提取的一种常见策略是采用经典的自上而下和自下而上的特征金字塔网络。然而，这些方法存在特征信息的丢失或退化，从而损害了非相邻级别的融合效果。本文提出了一种渐近特征金字塔网络 （AFPN） 来支持非相邻级别的直接交互。AFPN 是通过融合两个相邻的低级特征来启动的，并渐近地将更高级特征合并到融合过程中。这样，可以避免非相邻级别之间较大的语义差距。
【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】 HS-FPN ：用于处理多尺度特征融合的网络结构,降低参数
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。
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在标准的医院血液检测中，传统过程需要医生使用显微镜从患者的血液显微图像中手动分离白细胞。然后，这些分离出的白细胞通过自动白细胞分类器进行分类，以确定血液样本中不同类型白细胞的比例和数量，从而辅助疾病诊断。这种方法不仅耗时费力，而且由于图像质量和环境条件等因素，容易出现错误，从而可能导致后续分类不正确和误诊。现代白细胞检测方法在处理具有较少白细胞特征的图像和不同白细胞规模差异方面存在局限性，导致大多数情况下结果不尽如人意。
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
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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
芒果YOLOv7改进15：Neck篇：改进AsymptoticFPN：用于目标检测的渐近特征金字塔网络AFPN，加强非相邻层的直接交互，YOLO系列高效涨点
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YOLOv7+ AsymptoticFPN改进，加强非相邻层的直接交互🍊
YOLOv11改进 | 检测头篇 | 利用渐近特征金字塔网络AFPN改进yolov11检测头融合P2网络结构(让小目标无所遁形，全网独家首发)
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本文给大家带来的最新改进机制是利用今年新推出的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。之前答应大家说出一个四头版本的Detect_FPN本文就是该检测头，利用该检测头实现暴力涨点，让小目标无所遁形。
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）
Snu77的博客
11-07 4111
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）。YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备。
YOLOv11改进 | 检测头篇 | 辅助特征融合检测头FASFFHead添加小目标检测头 (让小目标无所遁形、全网独家创新)
Snu77的博客
11-09 4232
本文给大家带来的改进机制是由我独家创新的FASFFHead检测头，我根据ASFFHead检测头(只能用于三头检测)的基础上进行二次创新，解决由于跨尺度融合的特征丢失情况，同时本文的内容全网无第二份，非常适合大家拿来发表论文，该检测头为四头版本，增加小目标检测层或者大目标检测层，在配合上本文的检测头，针对小目标或者大目标进行二次提取，效果非常好。本文的内容也是购买专栏的读者想要四头版本的ASFF检测头，所以我针对这一需求进行了二次创新产生了本文的检测头。
AF-FPN-YOLO5一种实时多尺度交通标志检测网络
爱CV
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Improved YOLOv5 network for real-time multi-scale traffic sign detection 交通标志检测对于无人驾驶系统来说是一项具有挑战性的任务，尤其是多尺度目标检测和检测的实时性问题。在交通标志检测过程中，目标的规模变化很大，会对检测精度产生一定的影响。特征金字塔是解决这一问题的常用方法，但它可能会破坏交通标志在不同尺度上的特征一致性。而且，在实际应用中，普通方法难以在保证实时检测的同时提高多尺度交通标志的检测精度。 本文提出了一种改进的特..
yolov5增加AFPN-全新特征融合模块AFPN，效果完胜PAFPN
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论文中提到使用AFPN的效果要比PAN的好，暂时还没有验证，先肝代码。可以看最上面的图，参数确实是少了。先上配置文件yolov5s-AFPN.yaml。在models/common.py增加。
【YOLOv5/v7改进系列】替换特征融合网络为AFPN
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介绍了一种新的特征金字塔网络结构——渐近特征金字塔网络（Asymptotic Feature Pyramid Network, AFPN），旨在解决目标检测任务中多尺度特征提取的问题，特别是非相邻层级间特征信息的损失和退化。
爆改YOLOv8 | 利用AFPN增加小目标检测层(替换小目标检测头）
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爆改yolov8, 高效涨点，发刊必备，小目标检测
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直接看图说话代码地址：多尺度特征在目标检测任务中对具有尺度方差的目标进行编码时具有重要意义。多尺度特征提取的一种常见策略是采用经典的自上而下和自下而上的特征金字塔网络。然而，这些方法遭受特征信息的丢失或退化，削弱了非相邻 Level 的融合效果。本文提出了一种渐近特征金字塔网络（AFPN）来支持非相邻层的直接交互。AFPN是通过融合两个相邻的Low-Level特征来启动的，并渐进地将High-Level特征纳入融合过程。通过这种方式，可以避免非相邻 Level 之间的较大语义差距。
YOLOv5改进系列（18）——更换Neck之AFPN（全新渐进特征金字塔|超越PAFPN|实测涨点）
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YOLOv5改进系列之更换Neck全新渐进特征金字塔AFPN，超越PAFPN，实测涨点！
特征融合篇 | YOLOv8 引入渐进特征金字塔网络 AFPN 结构 | 《2023年6月28日最新发表》
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YOLOv5改进 | 检测头篇 | 利用AFPN改进检测头适配YOLOv5版（全网独家创新，全新改进策略）
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01-07 3018
本文给大家带来的改进机制是利用今年新推出的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YOLOv5改进AFPN结构，同时将AFPN融合到YOLOv5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YOLOv5适配AFPN增加小目标检测头)实现暴
YOLOv11改进 | Neck篇 | 利用Damo-YOLO的RepGFPN改进特征融合网络结构（含独家整理版本）
Snu77的博客
11-06 2060
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YOLOv11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。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、GFPN的框架原理​编辑。
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