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)

已于 2024-11-15 02:28:34 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 2024-11-09 02:50:40 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。

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、原理介绍

三、FASFFHead的核心代码 

四、手把手教你添加FASF

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基于FASFFHead的YOLOv8改进-增强小目标检测能力的创新方法
步入烟尘的博客
01-04 1284
本文介绍了FASFFHead（辅助特征融合检测头）的设计与实现，旨在提升YOLOv8在复杂场景和小目标检测中的性能。通过引入辅助特征层和特征选择模块，FASFFHead显著增强了模型对不同尺度目标的检测能力，实验结果表明在多个应用场景中都有明显的性能提升。在交通监控、无人机视角和工业缺陷检测等实际应用中，FASFFHead展示了优异的表现，尤其在小目标和复杂背景下的鲁棒性。为确保模型在实时场景中的应用，本文还探讨了模型轻量化、混合精度训练和硬件加速等优化策略。
YOLOv8改进 | 检测头篇 | ASFF改进YOLOv8检测头（全网首发）
Snu77的博客
12-31 1万+
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。
YOLOv11 无人机红外小目标检测
QQ_1309399183的博客
06-11 582
YOLOv11 无人机目标检测 YOLOv11 本仓库包含代码和资源，用于在HIT-UAV数据集上微调YOLOv11n模型，通过人工智能实现无人机`对行人、车辆、自行车`等目标的最优检测超参数。
YOLOv8改进多种检测解耦头系列：即插即用 - 高精度&轻量化解耦检测头
JjtlReact的博客
09-22 2911
本文介绍了YOLOv8改进多种检测解耦头的系列方法，包括类别单独检测头和目标框单独检测头。这些改进能够提高目标检测的精度和效率，使得YOLOv8成为了一个高性能、轻量化的解决方案。在实际应用中，可以根据不同的需求选择适合的解耦头来进行模型设计。通过优化网络结构和训练策略，还可以进一步提升检测性能，并通过轻量化设计减少模型参数。源代码示例提供了类别单独检测头、目标框单独检测头和深度可分离卷积的实现，供读者参考和使用。希望本文对您理解YOLOv8的改进和解耦检测头的设计有所帮助！
YOLOv8 改进之 添加检测头
2301_80086153的博客
07-27 3016
以SC_C_Detect为例。
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Detect为Detect_Dyhead
分享一些自己改进代码的实例
12-25 6256
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！！！！
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 16万+
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_如何在网络结构中添加注意力机制、c2f
2401_85123508的博客
06-11 1866
独家创新篇 | 利用轻量化PartialConv提出一种全新的结构CSPPC (参数量下降约100W)]( )：YOLOv8改进 | 独家创新篇 | 利用轻量化PartialConv提出一种全新的结构CSPPC (参数量下降约100W)")**
YOLOv8改进 | 检测头篇 | 重参数化检测头RepHead解决困难样本检测（全网独家首发）
Snu77的博客
02-05 4824
本文给大家带来的改进机制是RepHead，该检测头为我独家全网首发，该检测头由重参数化模块组成，加大对于特征学习的能力，却可以不增加GFLOPs（仅仅略微提升）从而不影响模型的推理速度和性能，保持较高的FPS能力，牺牲了少量GFLOPs的情况下确提高了模型的特征提取能力，对于那些数据集中有困难识别的样本来说是非常有效的解决方法，同时本文的检测头结构为我本人独家提出，全网仅此一份，结构非常新颖，想要发表论文的读者非常推荐使用。
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 3449
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
检测头篇 | YOLOv8改进之添加小目标检测头 / 添加大目标检测头 / 减少检测头
突然好想你
05-25 6718
本文首先给大家展示原始YOLOv8的网络结构图，然后再对其进行改变，即增加小目标检测头、增加大目标检测头和减少检测头。🌈
AI：282-ASFF改进YOLOv8检测头 | 提升目标检测精度的全新方法（全网首发）
一键难忘的博客
09-09 3570
YOLO（You Only Look Once）系列模型以其端到端的检测能力和高效性广泛应用于目标检测任务。YOLOv8是YOLO系列中的最新版本，其改进了特征提取、特征融合和检测头设计等多个方面。YOLOv8的检测头主要负责将从骨干网络中提取的特征图进行处理，以生成最终的检测结果。自适应空间特征融合（ASFF）是一种用于提升目标检测精度的技术。ASFF通过对不同尺度的特征图进行自适应融合，使得模型能够更好地处理不同尺度的目标。ASFF能够在特征融合过程中动态调整各尺度特征的重要性，从而提高检测性能。
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）
Snu77的博客
12-10 1万+
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)
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）
走向CTO的路上...
09-19 1102
本篇介绍了一种利用动态蛇形卷积（DySnakeConv）改进YOLOv8检测头的分割专用检测头可以显著提升YOLOv8模型在图像分割任务上的精度。本篇介绍了一种利用 DySnakeConv 改进 YOLOv8 检测头的分割专用检测头，该方法可以显著提升 YOLOv8 模型在图像分割任务上的精度。
YOLOv8改进 | 检测头篇 | 给YOLOv8换个RT-DETR的检测头（重塑目标检测前沿技术）
Snu77的博客
12-02 1万+
本文给大家带来是用最新的RT-DETR模型的检测头去替换YOLOv8中的检测头。RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型，其作为一种基于Transformer的检测方法，相较于传统的基于卷积的检测方法，提供了更为全面和深入的特征理解，将RT-DETR检测头融入YOLOv8，我们可以结合YOLO的实时检测能力和RT-DETR的深度特征理解能力，打造出一个更加强大的目标检测模型。亲测这一整合不仅提高了模型在复杂场景下的表现，还显著提升了对小目标和遮挡目标的检测能力。此外，模型在多种标准数据集。
YOLOv8改进：检测头结构全新创新篇 | P_improve_Detect结构创新
会AI的学姐
11-03 1805
本文改进：P_improve_Detect 全新的结构头创新，适配各个YOLO
yolov11 分割模型流程图
最新发布
07-16
目前YOLO系列的目标检测模型由Alexey Bochkovskiy团队及其后续研究者不断推进，但截至当前知识更新时间（2024年），官方并未发布YOLOv11这一版本。YOLO系列的最新稳定版本为YOLOv8，由Ultralytics团队维护并持续优化[^1]。 尽管YOLOv11尚未正式发布，可以基于YOLO系列的发展趋势和现有架构推测其可能的实现方式。以下是一个通用的YOLO分割模型的工作流程及架构组成，适用于如YOLOv5、YOLOv8等支持实例分割的版本： ### YOLO Segmentation Model Workflow #### 1. 输入图像预处理 输入图像通常会被缩放至固定尺寸（如640x640或更高），并进行归一化处理以适应模型输入要求。 #### 2. 主干网络（Backbone） YOLO系列使用CSPDarknet作为主干网络，用于提取多尺度特征图。例如： - **CSPDarknet53** 在YOLOv4中使用； - **CSPDarknet-S/Efficient Layer Aggregation Networks (ELAN)** 在YOLOv7中使用； - **CSPDarknet-v8s/v8m/v8l** 在YOLOv8中使用，分别对应不同规模的模型。 #### 3. 特征金字塔网络（Neck） 用于融合不同层级的特征图，增强模型对小目标的检测能力： - **FPN（Feature Pyramid Network）** 或 **PANet（Path Aggregation Network）** 被广泛采用； - **BiFPN（Bidirectional Feature Pyramid Network）** 是EfficientDet中的结构，也被部分YOLO变体借鉴。 #### 4. 检测头（Detection Head） YOLO的检测头负责预测边界框、类别置信度以及对象性得分。对于分割任务，额外引入一个分支来预测像素级掩码（mask）。 #### 5. 分割头（Segmentation Head） 在YOLOv5和YOLOv8中，分割模型（如YOLOv5-seg、YOLOv8-seg）通过添加一个轻量级的解码器结构来生成实例掩码。具体步骤如下： - 使用**ProtoNet**模块从骨干网络输出的高层特征图中提取原型掩码（prototype masks）； - 每个检测框关联一组系数（coefficients），用于线性组合原型掩码，生成最终的实例分割掩码； - 掩码结果与检测框结合，输出最终的分割结果。 ```python # 示例：YOLOv8 分割模型推理伪代码 from ultralytics import YOLO # 加载预训练的YOLOv8分割模型 model = YOLO('yolov8n-seg.pt') # 对图像进行推理 results = model('input_image.jpg') # 显示带有分割掩码的结果 results[0].plot() ``` #### 6. 后处理 包括非极大值抑制（NMS）、阈值过滤、掩码插值恢复原始分辨率等步骤。 ### YOLOv11可能的改进方向（假设性推测） 如果YOLOv11确实存在，它可能会包含以下改进特性： - 更高效的骨干网络（如Vision Transformer + CNN混合架构）； - 支持动态标签分配和自适配损失函数； - 增强的自监督学习机制以提升小样本泛化能力； - 更高精度的分割掩码生成方法，如引入Transformer-based解码器或U-Net风格的上采样模块[^2]。
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