YOLOv11改进 | 二次创新篇 | 可变形卷积DCNv3 升级动态尺度统一检测头DynamicHead(全网独家首发)

已于 2024-11-15 02:25:05 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 计算机视觉 YOLO 目标检测 python YOLOv11
于 2024-11-08 00:53:01 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在DynamicHead上替换DCNv3模块，其中DynamicHead的核心为DCNv2，但是今年新更新了DCNv3其作为v2的升级版效果肯定是更好的，所以我将其中的核心机制替换为DCNv3给Dyhead相当于做了一个升级，效果也比之前的普通版本要好，这个机制我认为是我个人融合的算是，先用先得全网无第二份此改进机制，同时我发布的一比一复现版本Dyhead也是收获了多个读者的反馈均有涨点效果，本文的DCNv3在我的数据上成功涨了三四个点，大家可以尝试效果比基础版本的Dyhead更好，该检测头非常适合大家用来发表论文！！

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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、 DCN的框架原理

三、 DynamicDCNv3Head的核心代码

四、DynamicDCNv3Head的添加方式

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

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YOLOv8改进，YOLOv8添加DCNv3可变性卷积，无需编译
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
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DCNv3在DCNv2版本上进行了改进，上一期我们在YOLOv8中添加了DCNv2，这一期我们将添加DCNv3，DCNv3代码详解可以参考链接:代码详解——可变形卷积（DCNv3）
YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用DCNv3卷积优化C3 | 无需编译Windows完美运行（附代码 + 修改教程）
Snu77的博客
02-07 2276
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YOLOv5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~YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新。
YOLOv8 改进：添加 DCNv3 可变形卷积
最新发布
走向CTO的路上...
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通过在 YOLOv8 中集成 DCNv3，可以有效提升模型在处理复杂场景及目标检测任务中的鲁棒性。尽管可能会引入额外的计算开销，但其带来的检测精度提升可在许多应用中证明其价值。
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 4433
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。
代码详解——可变形卷积（DCNv3）
zyw2002的博客
08-21 2万+
如下图，首先下载InterImage官方代码，然后在segmentation、detection、classification文件夹下均可以找到ops_dcnv3文件夹，该文件夹下的内容就是实现DCNv3算子的核心代码。modules如下图所示,modules文件夹中的dcnv3.py文件主要定义了DCNv3模块。其中是DCNv3的pytorch实现版本，DCNv3是DCNv3的C++实现版本。functions如下图所示，function文件夹中的文件定义了DCNv3的一些核心操作。
DCN可变形卷积
记录/交流，加油啊呀...
02-08 1456
1.一种可学习的自适应模块，与注意力机制BAM、CBAM相似。2.在标准卷积操作中的采样位置加一个偏移量，能够推广尺度、长宽比和旋转各种变换，这相比于一般的图像增强范围更广一些，效果如下图1所示。图1 左图为普通卷积，右图为可变形卷积。
YOLOV5改进（DCN）
eagleflying_cau的博客
06-07 1199
（False,True,True,True）可以看出其对DCN的使用和PP-YOLO类似就是后面三个卷积替换成DCN。（3）更换.yaml中backbone的C3。（四个block替换后三个block）（2）在models/yolo.py中的解析模型中增加C3_DCN。（1）将下方代码复制到models/commen.py中。（2）Cascade-RCNN中对DCN的使用。（1）PP-YOLO使用DCN的方法。可以看出只是将最后一层卷积换成DCN。（3）为什么要使用可变形卷积。
YOLOv8改进 | 二次创新篇 | 升级版本Dyhead检测头替换DCNv3 实现完美升级(全网独家首发)
Snu77的博客
01-12 8149
本文给大家带来的改进机制是在DynamicHead上替换DCNv3模块，其中DynamicHead的核心为DCNv2，但是今年新更新了DCNv3其作为v2的升级版效果肯定是更好的，所以我将其中的核心机制替换为DCNv3给Dyhead相当于做了一个升级，效果也比之前的普通版本要好，这个机制为我个人的融合算是，先用先得全网无第二份此改进机制，同时我发布的一比一复现版本Dyhead也是收获了多个读者的反馈均有涨点效果！！欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！
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
11-05 5万+
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。
YOLOv8全网独家改进: 卷积魔改 | 变形条状卷积，魔改DCNv3二次创新
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变形条状卷积，DCNv3改进版本，小幅涨点的前提下相比较DCNv3大幅度运算速度
DCNV3编译环境，包括整个yolo环境
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用于运行DCNV3的环境，可在yolov5、yolov7、yolov8下直接使用
YOLOv9改进，YOLOv9添加DCNv3可变性卷积与RepNCSPELAN4结构融合(无需编译)
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CNv3在DCNv2版本上进行了改进，在实践中，DCNv2通常用作常规卷积的扩展，加载预训练权重并进行微调，以获得更好的性能，但这并不完全适用于需要从头开始训练的大规模视觉基础模型。为了解决这个问题，DCNv3从以下几个方面扩展了DCNv2：1.在卷积神经元之间共享权重、2.引入多组机制、3.沿采样点归一化调制标量。
涨点优化：基于Yolov5的红外小目标性能提升，多种网络结构组合DCNV3、CARAFE、多头检测器等
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通过加入DCNV3+CARAFE+smallobject 的思路提升红外小目标检测能力
Windows上编译DCNv3的算子
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可变形卷积DCNv1、DCNv2、DCNv3比较
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可变形卷积DCN
YOLOv10改进策略【Head】| 结合CVPR-2024 中的DynamicConv 动态卷积 改进检测头, 优化模型（独家改进）
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在大规模视觉预训练中，通常模型的性能受到数据、参数和FLOP三个关键因素的影响。一般来说，模型的参数数量越多，FLOP也越高，但在移动设备等对计算资源有限制的场景下，需要低FLOP的模型同时又希望模型能从大规模预训练中受益。传统的方法很难在增加参数的同时保持低FLOP，因此需要一种新的设计来解决这个问题，模块应运而生。
涨点神器：Yolov5/Yolov7引入CVPR2023 InternImage：注入新机制，扩展DCNv3，助力涨点，COCO新纪录65.4mAP！
04-17 4095
目标检测和语义分割基准的大量实验验证了InternImage-DCNV3可以获得与经过大量数据训练的精心设计的大规模视觉转换器相当或更好的性能，这表明CNN也是大规模视觉基础模型研究的一个相当大的选择。Yolov5/Yolov7引入CVPR2023 InternImage：注入新机制，扩展DCNv3，助力涨点，COCO新纪录65.4mAP！ 2）通过引入CVPR2023 DCNV3和MetaNeXtStage思想，在钢铁缺陷中取得涨点，且相比较于发表的一些论文，创新新颖程度好很多，有需要自取可以在自己数据集
【YOLOv5/v7改进系列】引入YOLOv9的RepNCSPELAN4
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YOLOv9的几个主要创新点： Programmable Gradient Information (PGI): PGI是一种机制，用于应对深度网络中实现多目标所需要的多种变化。 PGI提供完整的输入信息来计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。 PGI可以自由选择适合目标任务的损失函数，克服了掩模建模遇到的问题。 PGI机制适用于不同大小的深度神经网络，并且比仅适用于非常深的神经网络的深度监督机制更为通用。 Generalized Efficient Layer Aggregation Ne
yolov8可变形卷积dcnv2
10-06
yolov8中的可变形卷积（DCNv2）是一种用于目标检测的改进网络结构。通过引入可变形卷积，它可以在小目标检测方面取得更好的效果。DCNv2在yolov8中的加入可以使性能提升3到4个点。之前的一些算法（如CenterNet）由于使用了可变形卷积，而Keras和tensorflow官方没有实现可变形卷积，所以需要自行实现。您只需要在相应的网络结构部分进行修改，然后即可进行训练。如果不确定，您可以在训练过程中查看打印的网络结构信息。
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