YOLOv11改进 | 融合改进篇 | 利用尺度统一检测头DynamicHead融合P2增加小目标检测层（让小目标无所遁形）

已于 2024-11-27 16:19:58 修改
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分类专栏： YOLOv11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 python YOLOv11
于 2024-11-08 00:52:38 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针对性的改进，针对于小目标检测增加P2层，针对于大目标检测增加P6层利用DynamicHead(原版本一比一复现，全网独一份，不同于网上魔改版本)进行检测，其中我们增加P2层其拥有更高的分辨率，这使得模型能够更好地捕捉到小尺寸目标的细节。我们增加P6层是一个较低分辨率但具有更大感受野的特征层。对于大尺寸目标，这意味着模型可以更有效地捕捉到整体的结构信息。在这些的基础上我们配合DynamicHead可以使模型根据不同尺寸的目标动态调整其检测策略，进一步提升模型的精度。本文的内容是订阅专栏的读者提出来的，所以大家订阅专栏以后如果有感兴趣的机制均可指定。

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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、增加P2和P6层的好处 

三、DynamicHead的核心代码

四、手把手教你添加DynamicHead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

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YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用DynamicHead增加辅助检测头针对性检测(四头版本)
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YOLOv11改进 | Neck篇 | 给yolov11分别增加小目标检测层P2和大目标检测层P6
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11-06 3801
本文给大家带来的最新改机制是给YOLOv11增加分别增加小目标P2和大目标检测层P6（两个yaml文件），有的读者可能检测的目标是小目标，那么我们增加小目标检测层是非常容易涨点的，或者你的检测目标是图片占比很大的（很少有这样的）那么增加大目标检测层是非常好的选择，本文根据YOLOv8官方提供的P2和P6两个版本yaml文件，进行YOLOv11的参考性移植，大家可以选择P2或者P6作为自己的一个论文创新点.欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！
YOLOv11添加小目标检测层P2，其他YOLO算法同理
最新发布
m0_57201440的博客
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【代码】YOLOv11添加小目标检测层P2，其他YOLO算法同理。
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）
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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
yolo11红外小目标检测与红外无人机视角行人/车辆检测
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yolo11红外小目标检测与红外无人机视角行人/车辆检测
YOLOv8添加Dynamic Head
weixin_43845798的博客
06-16 3199
类，作用为添加dyhead模块，中添加相关模块代码。
YOLOv8改进检测头Detect为Detect_Dyhead
分享一些自己改进代码的实例
12-25 6126
提供详细步骤详细代码，手把手教你在yolov8官方包中更换Detect_Dyhead检测头，，提高检测精度，亲测在多个数据集上有涨点！！！！
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)
Snu77的博客
11-08 2871
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 | 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）
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11-08 4496
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。
YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用AFPN增加小目标检测层(让小目标无所遁形，全新改进策略)
Snu77的博客
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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。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。⭐⭐⭐⭐⭐YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备。
YOLOv5改进 | 检测头篇 | 利用DynamicHead增加辅助检测头进行针对性检测(让小目标无所遁形)
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本文给大家带来的改进机制是针对性的改进，针对于小目标检测增加P2层，针对于大目标检测增加P6层利用DynamicHead(原版本一比一复现，全网独一份，不同于网上魔改版本)进行检测，其中我们增加P2层其拥有更高的分辨率，这使得模型能够更好地捕捉到小尺寸目标的细节。我们增加P6层是一个较低分辨率但具有更大感受野的特征层。对于大尺寸目标，这意味着模型可以更有效地捕捉到整体的结构信息。在这些的基础上我们配合DynamicHead可以使模型根据不同尺寸的目标动态调整其检测策略，进一步提升模型的精度。本文的内容是订阅
AI：285-YOLOv8改进深度解析 | DynamicHead检测头的原论文复现与性能评估
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DynamicHead是YOLOv8中一个重要的改进组件，主要用于提高检测头的灵活性和适应性。该改进通过动态调整卷积核和特征图，从而更好地适应不同大小和形状的目标物体。DynamicHead的核心思想是根据输入图像的特征自适应地调整检测头的参数，以提高检测性能。
YOLOv8更换BiFPN并融合P2小目标检测层
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FPN是一种用于处理多尺度信息的网络结构，通常与骨干网络（如ResNet或EfficientNet）结合使用，以生成不同分辨率的特征金字塔，从而提高对象检测和分割的性能。总的来说，BiFPN是一种改进的特征金字塔网络结构，通过双向连接、自适应特征调整和模块化设计，提高了对象检测和语义分割任务的性能，使得神经网络能够更好地理解和解释多尺度信息，从而在计算机视觉任务中发挥更大的作用。：BiFPN的引入通常能够显著提高对象检测和分割任务的性能，特别是对于小目标或复杂场景，其性能改进尤为显著。
目标检测算法——YOLOv5改进|增加小目标检测层
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1.YOLOv5算法简介YOLOv5主要由输入端、Backone、Neck以及Prediction四部分组成。其中：(1) Backbone：在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络。(2) Neck：一系列混合和组合图像特征的网络层，并将图像特征传递到预测层。(3) Head： 对图像特征进行预测，生成边界框和并预测类别。检测框架：2.原始YOLOv5模型 若输入图像尺寸=640X640，# P3/8 对应的检测特征图大小为80X80，用于检测大小在8X8以上的目标。# P4/16对应的检测
YOLOv8改进 | 检测头篇 | ASFF改进YOLOv8检测头（全网首发）
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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。
YOLOv8改进 | 检测头篇 | YOLOv8引入DynamicHead检测头
tsg6698的博客
09-08 2599
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——多种检测解耦头系列：即插即用，提供最新更新的多种高精度和轻量化解耦检测头
LgvrApplescript的博客
09-22 1400
YOLOv8是一种广泛应用于计算机视觉领域的目标检测算法，其采用单一的检测头结构来同时预测不同类别的目标和它们的边界框。为了进一步提升检测精度和轻量化模型，我们引入了一系列多种检测解耦头的改进方法，使得YOLOv8具备更高的效率和准确性。为了解决这个问题，我们提出了多种检测解耦头的改进方法，使得每个类别的目标都可以采用适合自身特征的检测头进行预测，从而提高检测精度和模型的轻量化程度。在引入多种检测解耦头的基础上，我们还采用了一些模型优化和训练的策略来进一步提升YOLOv8的性能。二、多种检测解耦头的设计。
YOLOv8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
02-22 452
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 p2
12-28
关于 YOLOv11 P2 的技术文档和资源，当前的信息显示存在一些混淆之处。通常情况下，YOLO（You Only Look Once）系列算法的版本更新会伴随着详细的官方发布和技术报告。然而，在已知文献中并没有提及名为 YOLOv11 或其子版本 P2 的具体模型。 对于最新的YOLO版本，建议关注 Ultralytics 官方网站以及 GitHub 仓库，因为这是YOLO系列的主要维护者之一[^1]。Ultralytics 提供了详尽的技术博客文章、教程视频和开源代码库，帮助开发者理解和应用YOLO框架。 如果确实有特定于 YOLOv11 P2 的需求，推荐通过以下方式获取更精确的信息： - 访问学术论文数据库如 arXiv, Google Scholar 搜索是否有研究人员发布了有关此版本的研究成果； - 加入专业的机器学习社区论坛如 Reddit r/MachineLearning 或 Stack Overflow 查询其他成员的经验分享； - 浏览 GitHub 上的相关项目页面查看是否存在第三方实现或讨论区内的线索。 ```python import requests def search_yolov_version(version_name): url = f"https://api.github.com/search/repositories?q=topic:yolo+{version_name}" response = requests.get(url) repos = response.json().get('items', []) if not repos: print(f"No repositories found for {version_name}") else: for repo in repos[:5]: # Print top 5 results only print(repo['html_url']) search_yolov_version("yolov11-p2") ```
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