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。

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！ 

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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【YOLO系列】网络结构图详解
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Backbone 是目标检测模型的“特征提取器”，负责从输入图像中提取不同层次的语义特征。YOLO11 的 backbone 采用多尺度特征提取设计，最终输出 P3/8、P4/16、P5/32 三种尺度的特征图（分辨率依次降低，语义信息依次增强），用于后续检测头的目标识别与定位。注释含义： (网络层数索引)-(特征金字塔级数) / (相对于输入图像的下采样倍数)
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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！
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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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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YOLOv8添加Dynamic Head
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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
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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！！！！
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。
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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
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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。
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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
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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
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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。
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YOLO11小目标检测：解决创新点在自己数据集不涨点现象（遥感小目标车辆检测）
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创新点在不同数据集表现是不一致的，针对创新点在自己数据集不涨点的问题，可以将创新点放在网络不同位置进行验证，而不是一味的放弃换来换去的思路。
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### YOLOv8中的DynamicHead技术实现 #### 动态头部机制概述 DynamicHead是一种用于对象检测的方法，其核心在于动态调整各检测头的权重，从而提高模型灵活性和适应性[^2]。这种设计允许网络根据不同类型的输入图像自动优化自身的参数配置。 #### 技术架构解析 在YOLOv8中引入了四个独立工作的检测分支（即所谓的“四头版本”），每一个分支专注于特定尺度或类别的物体识别任务。这些并行运行的小型子网共享主干特征提取器的同时又保持各自独特的输出层结构，这有助于增强对复杂场景下多变目标的有效捕捉能力[^1]。 为了进一步改善性能表现，在训练过程中采用了自适应加权策略来平衡来自不同路径的信息贡献度。具体来说就是利用注意力机制计算每一轮迭代期间各个支路的重要性得分，并据此实时调节它们之间的相对比例关系，确保整体损失函数最小化的同时也促进了更均衡的学习过程。 ```python class DynamicHead(nn.Module): def __init__(self, num_heads=4): super(DynamicHead, self).__init__() self.heads = nn.ModuleList([DetectionHead() for _ in range(num_heads)]) def forward(self, x): outputs = [] weights = compute_attention_weights(x) # 计算注意力权重 for i, head in enumerate(self.heads): output = head(x * weights[i]) outputs.append(output) final_output = sum(outputs) return final_output ``` 此代码片段展示了如何构建一个多分支的目标检测框架以及应用基于注意力机制的动态加权方案。 #### 应用实例探讨 当应用于COCO这样的大型公开数据集时，采用上述改进措施后的YOLOv8能够在标准评测指标mAP方面取得显著进步——超过63%，尤其值得注意的是它大幅减少了难以辨认小物件或者遮挡严重情况下可能出现误报现象的发生概率。
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