YOLOv11改进 | 检测头篇 | 利用动态蛇形卷积DySnakeConv改进yolov11分割检测头（全网独家首发，Segment）

已于 2024-11-15 02:33:28 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 目标检测 计算机视觉 YOLO python YOLOv11
于 2024-11-09 02:50:24 首次发布
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一、本文改进

本文给大家带来的最新改进机制是一种我进行优化的专用于分割的检测头，在分割的过程中，最困难的无非就是边缘的检测，动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）通过自适应地聚焦于细长和迂回的局部结构，准确地捕捉管状结构的特征。这种卷积方法的核心思想是，通过动态形状的卷积核来增强感知能力，针对管状结构的特征提取进行优化，所以将这个卷积针对于YOLOv11的分割头进行融合是非常合适的，当然本文的检测头也支持用于目标检测，但是我将其设计出来是主要为了分割的读者使用的。

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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、本文改进

二、DySnakeConv的框架原理

三、DySnakerConv的核心代码 

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YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用DySnakeConv改进检测头专用于分割的检测头（全网独家首发，Seg）
Snu77的博客
01-12 3419
本文给大家带来的改进机制是一种我进行优化的专用于分割的检测头，在分割的过程中，最困难的无非就是边缘的检测头，动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）通过自适应地聚焦于细长和迂回的局部结构，准确地捕捉管状结构的特征。这种卷积方法的核心思想是，通过动态形状的卷积核来增强感知能力，针对管状结构的特征提取进行优化，所以将这个卷积针对于YOLOv8的分割头进行融合是非常合适的，当然本文的检测头以支持用于目标检测，但是我将其设计出来是主要为了分割的读者使用的。
YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+ICCV 2023 - 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）采用管状结构，拉升模型小目标、遮挡目标检测效果！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
09-24 4331
YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+ICCV 2023 - 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）采用管状结构，拉升模型小目标、遮挡目标检测效果！
YOLO11-SEGMENT预测返回结果分析
最新发布
mx9818的博客
04-30 1242
实例分割模型的输出是一组勾勒出图像中每个物体的遮罩或轮廓，以及每个物体的类标签和置信度分数。当你不仅需要知道物体在图像中的位置，还需要知道它们的具体形状时，实例分割就非常有用了。
【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。
YOLOv11改进 | 检测头篇 | YOLOv11引入Detect_ASFF检测头
tsg6698的博客
10-06 744
借助ASFF策略和YOLOv 3的可靠基线，我们在MS COCO数据集上实现了最佳的速度-准确性平衡，报告了60 FPS时38.1%的AP、45 FPS时42.4%的AP和29 FPS时43.9%的AP。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YOLOv11改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种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~简单易实施：ASFF的实施相对简单，增加的计算成本微乎其微。
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 4485
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
热门推荐
Snu77的博客
12-30 15万+
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
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检测头
fool996的博客
03-03 1万+
分别通过2个3x3的卷积和一个1x1的卷积来提取信息，最后分别结算Bbox.loss和CLs.loss。可以发现，3层卷积之后有一个for循环，来遍历所有的通道数（3通道），这也是大大加大计算量的原因。cv3: 一个 nn.ModuleList 对象，包含多个卷积层，用于预测每个锚点的类别信息；stride: 一个形状为(nl,）的张量，表示每个检测层的步长（stride）；yolov8中的检测头是yolov8中检测目标的关键，它几乎占了计算量的1/5。nl: 整数，表示检测模型中使用的检测层数；
YOLOv8改进 | 检测头篇 | YOLOv8引入DynamicHead检测头
tsg6698的博客
09-08 2595
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。
YOLOv11改进，YOLOv11添加ASFF检测头，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务，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
01-24 2996
YOLOv11改进，YOLOv11添加ASFF检测头，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务，全网首发
YOLOV8改进：动态蛇形卷积，多视角特征融合策略与连续性拓扑约束损失
AIcurator的博客
10-08 2168
1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。3.涨点效果：动态蛇形卷积,实现有效涨点！精确分割拓扑管状结构;如血管和道路，是各种至关重要的现场，确保下游的准确性和效率任务。然而，许多因素使任务复杂化，包括薄的局部结构和可变的全局形态。
YOLOV8改进-添加Dynamic Snake Convolution-动态蛇形卷积
qq_69854365的博客
10-18 1万+
ICCV 2023 | 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）用于管状结构分割。能够完美添加到YOLOv8网络中，提高对细长目标的检测效果。
YOLOv8 改进之 添加检测头
2301_80086153的博客
07-27 2833
以SC_C_Detect为例。
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 2123
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。
YOLO11涨点优化：小目标检测 | 多头检测器提升小目标检测精度
10-12 2845
引入多头检测器助力YOLO11，添加一个微小物体的检测头暴力提升小目标检测性能
【YOLOv8改进 - 检测头】 RT-DETR检测头，解决传统目标检测器中非极大值抑制（NMS）所带来的速度和准确性之间的平衡问题
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。
07-02 1326
YOLO 系列因其在速度和准确性之间的合理平衡，已成为实时目标检测中最受欢迎的框架。然而，我们观察到 YOLO 的速度和准确性受到非极大值抑制（NMS）的负面影响。最近，基于 Transformer 的端到端检测器（DETRs）提供了一种替代方案来消除 NMS。然而，高计算成本限制了它们的实用性，并阻碍了它们充分利用不使用 NMS 的优势。在本文中，我们提出了实时检测 Transformer（RT-DETR），据我们所知，这是第一个解决上述困境的实时端到端目标检测器。
YOLOv11改进 | 检测头篇 | 2024独家创新自适应性DWConv改进v11检测头独创FADWCHead（全网独家首发创新）
Snu77的博客
12-17 4445
本文给大家带来的最新改进是独家创新利用改进YOLOv11的检测头，频率自适应膨胀卷积（FADC），FADC的核心思想是根据图像的局部频率成分动态调整膨胀率。这种方法使得网络能够根据图像内容的局部变化来调整感受野，从而在细节丰富或高频信息密集的区域提高性能，本文内容为博主全网独创新，下图为精度对比表现。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、原理介绍三、核心代码四、添加教程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。
yolov11分割改进损失函数
01-10
### YOLOv11 分割模型中的改进损失函数方法 #### MPDIoU 损失函数 在YOLOv11中，为了提高目标检测和分割任务的效果，引入了多种改进的IoU（Intersection over Union）损失函数。其中一种是MPDIoU (Modified Point Distance IoU)，该损失函数不仅考虑了预测框与真实框之间的重叠区域，还加入了边界点距离惩罚项来优化定位精度[^1]。 ```python def mpdiou_loss(pred_boxes, target_boxes): ious = compute_ious(pred_boxes, target_boxes) distances = point_distances(pred_boxes, target_boxes) loss = 1 - ious + alpha * distances return loss.mean() ``` #### GIoU/DIoU/CIoU/SIoU/EIoU/WIoU/LMPDIoU 损失函数家族 除了MPDIoU外，其他几种基于IoU变体也被集成到YOLOv11当中用于提升性能： - **GIoU**：Generalized Intersection Over Union，在传统IoU基础上增加了最小闭包面积作为惩罚因子； - **DIoU**：Distance-IoU Loss，通过加入中心点间欧氏距离进一步改善位置回归效果； - **CIoU**：Complete IoU Loss，综合考虑尺度比例、纵横比等因素使得模型更加鲁棒； - **SIoU**：Symmetric IoU Loss，针对极端情况下的矩形框进行了特殊处理； - **EIou**：Evolving IoU Loss，动态调整权重系数以适应不同阶段训练需求； - **WIou**：Weighted IoU Loss，根据不同类别赋予不同的重要程度来进行加权求解； - **LMPDIoU**：Localized Modified Point Distance IoU，局部化版本的MPDIoU，特别适用于细粒度物体识别场景下。 这些损失函数共同作用于网络内部的不同层次上，从而实现更精确的目标定位以及更好的泛化能力。 ---
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