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）

已于 2024-12-17 20:20:40 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 计算机视觉 深度学习 目标检测 python YOLOv11
于 2024-12-17 03:00:00 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是独家创新利用Frequency-Adaptive Dilated Convolution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。

 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、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

4.6 修改六

4.7 修改七

4.8 修改八 

五、FADDWConvHead检测头的yaml文件

六、完美运行记录

七、本文总结

二、原理介绍

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频率自适应膨胀卷积（FADC）</

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YOLOv11模型改进-模块-引入空间自适应特征调制模块SAFM 提升多尺度、小目标检测
qq_64693987的博客
12-24 4474
SAFM 是一种空间自适应特征调制机制，它主要应用于图像超分辨率任务中。通过对输入特征进行动态调制，SAFM 能够自适应地选择代表性的特征表示，从而更好地恢复图像的细节和清晰度。这种机制的核心在于它能够从多尺度的角度处理特征，同时考虑局部和全局的信息，使得生成的特征更加具有判别性和鲁棒性。通道分割与初步处理首先对归一化的输入特征进行通道分割操作，产生四个部分组件。其中一个部分用深度卷积进行处理。其余三个部分则被送入多尺度特征生成单元，经过下采样、卷积和上采样等操作来生成多尺度特征。多尺度特征整合。
YOLOv11模型改进-注意力机制-引入自适应稀疏自注意力ASSA
qq_64693987的博客
10-16 4549
Adaptive Sparse Self-Attention（ASSA）是自适应稀疏Transformer（AST）模型中的关键组件，主要用于提升图像恢复任务的性能。ASSA的设计旨在减少标准Transformer模型中由于无关区域引入的噪声交互，同时解决特征冗余问题。稀疏自注意力（SSA）：使用基于ReLU的稀疏注意力机制，过滤掉查询与键之间低匹配的无关交互。这可以减少无效特征的参与，帮助聚焦在最有价值的信息交互上。
YOLOv11改进：轻量化模型MobileNetv4
qq_44231797的博客
04-24 4075
它通过整合多种先进技术，如通用反转瓶颈（UIB）、针对移动设备优化的注意力机制（Mobile MQA），以及先进的架构搜索方法（NAS），实现了在不同硬件上的高效运行，成功打造出一系列在移动设备上表现最优的模型，兼顾计算效率和精度，实现了在多种硬件平台上的帕累托最优性能。**MobileNetV4（MNv4）**是最新一代的MobileNet，其核心原理在于实现了跨各种移动设备的高效性能,**预处理（pre-process）：**0.6毫秒（ms）**推理（inference）：**6.6毫秒（ms）
YOLOv11检测头技术深度解析
最新发布
weixin_38644457的博客
10-31 574
YOLOv11检测头架构创新摘要 YOLOv11检测头采用解耦式设计，将分类和回归任务完全分离，解决传统耦合式检测头的特征冲突问题。其三分支架构包含分类分支、回归分支和辅助分支，分别提取语义特征、几何特征和上下文信息。核心创新包括： 分类头优化：采用多尺度特征融合和自适应特征增强模块（AFEM），通过通道和空间注意力机制动态调整特征表示。 回归头创新：引入基于几何先验的分布式回归策略，将边界框坐标预测建模为概率分布，并采用自适应锚框生成机制。 特征融合：通过自适应特征融合模块（AFFM）实现多尺度特征优化，
YOLOv11改进-卷积-引入Upsampling by Dynamic DySample 解决传统上采样灵活性问题
qq_64693987的博客
10-17 4302
现有的上采样方法如等，依赖于动态卷积来生成上采样的内容感知核，但这些方法需要额外的子网络生成动态卷积核计算量较大。尤其是 FADE 和 SAPA 需要高分辨率的特征图作为引导，进一步增加了计算负担，并限制了应用场景。DySample的核心思想是将上采样过程重新定义为点采样（Point Sampling）。通过学习输入特征图中的采样点坐标，DySample 生成内容感知的采样点来对特征图进行重新采样，而不是使用动态卷积核。具体实现步骤如下：​​1. 输入特征图：大小为 C×H×W的输入特征图。
YOLOv11改进 | YOLOv11s引入MobileNetV4——YOLOv11s_MV4
MR_Colorful的博客
04-08 2049
主要是对该文章进行复现，以及对一些问题进行解答。
YOLOv11改进 | 检测头篇 | 辅助特征融合模块ASFF改进yolov11检测头（适配YOLOv11版本，全网独家创新）
Snu77的博客
11-07 5422
本文给大家带来的最新改进机制是利用辅助特征融合模块ASFF改进yolov11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（本文的代码本是我个人创新）。YOLOv11改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备。
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
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Snu77的博客
11-05 7万+
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。
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）
Snu77的博客
11-09 2578
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。
YOLOv11改进 | 检测头篇 | YOLOv11引入DynamicHead检测头
tsg6698的博客
10-03 826
完整的动态头部块则显著提升了基准模型3.6AP。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~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改进损失函数采用Powerful-IoU：自适应惩罚因子和基于锚框质量的梯度调节函数（2024年最新IOU）
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
10-09 1840
物体定位是物体检测中的一项关键任务，它严重依赖于边界框回归 (BBR) 损失函数的评估和优化。因此，边界框回归损失函数显著影响物体检测器的性能。大多数 BBR 损失可归类为 𝑙𝑛-norm 和基于 IoU 的损失。如下图所示，不同IoU 损失函数引导的锚框回归过程。彩色框为不同损失函数引导的锚框在回归过程中的分布。很明显，PIoU 损失引导的锚框回归最快，可以最快地逼近目标框。而且，除 PIoU 损失外，所有损失函数引导的锚框都存在面积扩大的问题，而 PIoU 损失引导的锚框不存在此问题。
YOLOv11全方位改进指南：卷积层、轻量化、注意力、损失函数等创新优化一览
QQ_778132974的博客
06-18 833
YOLOv11通过八大核心模块的创新设计，在保持YOLO系列实时性的同时显著提升检测精度。本文提出的可变形卷积DCNv4多模态注意力动态解耦头等创新方案，已在工业质检、自动驾驶、无人机巡检等领域成功应用。完整项目地址预训练模型：包含从nano到x六个规格在线演示创新声明首次在YOLO系列集成DCNv4，小目标检测AP提升8.2%提出多模态混合注意力(MMAttention)，兼顾通道与空间关系动态标签分配策略使训练效率提升40%
YOLOv11模型改进-注意力-引入单头自注意力Single-Head Self-Attention（SHSA）解决小目标、遮挡
qq_64693987的博客
10-21 4615
SHSA通过仅对部分输入通道应用单头注意力，减少了计算冗余和内存访问成本。部分通道处理：仅对部分输入通道（默认比例为1/4.67）应用注意力层，其余通道保持不变。全通道投影：最终的投影应用于所有通道，确保注意力特征有效传播到所有通道。简化操作：减少内存绑定操作，提高了计算效率。
YOLOv11模型改进-模块-引入特征细化模块FRFN 解决小目标、遮挡等问题
qq_64693987的博客
12-24 2974
FRFN 是一种专门设计的深度学习结构，旨在提高图像处理任务中的特征表示能力。它的核心设计理念是通过逐层细化和优化特征图，从而实现更高的分类和检测精度。1. 特征提取层：通过卷积层提取初始特征，并进行批量归一化以增强稳定性。2. 特征细化模块：在每个模块中，当前层特征图与前一层特征图进行融合，以强化特征表示。3. 跳跃连接：通过跳跃连接保留多尺度信息，帮助缓解深层网络中的信息丢失。4. 非线性激活：使用激活函数（如ReLU）增加模型的非线性能力。5. 输出层。
YOLO1-YOLO5检测头的改进
Hobart
08-14 7083
YOLO1： 最后检测头7*7grid,每个点预测两个框(一个大框一个小框)，分类用one hot，如下图所示： YOLO2: 7*7 grid 太小了，增大为13*13 每个grid对应两个人为设计的anchor增加为5个统计得到的anchor（在voc2007和coco上都进行了统计，coco相比voc小框更多） 每个anchor对应一个类别，13*13*(5*5+5*20)=422500 outputs 损失函数gt:1 >> iou YOLO3: 分为3个检测头分别检测
YOLOv11改进 | Neck篇 | YOLOv11引入Slim-Neck（轻量）
tsg6698的博客
10-01 2508
在标准的CNN架构中，随着网络深度的增加，空间信息逐步转化为通道信息，这一转换过程在每次特征图的空间压缩和通道扩展操作中往往伴随着语义信息的部分损失。GSConv通过其独特的设计，旨在在维持较低时间复杂度的同时，最大化地保留通道之间的潜在连接，从而减少信息的丢失。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~
YOLOv11改进 | 卷积模块 | 分布移位卷积DSConv替换Conv
kay_545
10-05 1975
yolo11，yolo11改进，卷积，轻量化
YOLOv11改进 | 主干部分 | 引入MobileNetV4结构
m0_64858060的博客
02-28 5886
YOLOv11改进 | 主干部分 | 引入MobileNetV4结构
YOLOv11改进 | 融合篇，YOLOv11改进主干网络为MobileNetV3+CA注意机制
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
10-11 1966
MobileNetV3通过结合硬件感知网络架构搜索（NAS）和NetAdapt算法，通过新颖的架构改进进一步提升了性能。本文开始探讨了自动化搜索算法与网络设计如何协同工作，以利用互补方法来提升整体技术水平。通过这一过程，创建了两个新的MobileNet模型：MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small，分别针对高资源和低资源使用场景。这些模型随后被适配并应用于目标检测和语义分割任务。
yolov11轻量化改进检测头
03-22
### 轻量化YOLOv11检测头优化方法 对于YOLO系列模型，尤其是YOLOv11（假设此版本继承了YOLO架构的核心特性），其轻量化的改进可以通过多种方式实现。以下是针对检测头部分的具体优化策略： #### 1. **减少通道数** 通过降低卷积层中的滤波器数量来减少计算复杂度和参数量。这种方法通常会引入一些精度损失，但可以显著提升推理速度。例如，在设计检测头时，可以选择更少的特征图通道数作为输入[^1]。 ```python import torch.nn as nn class LightweightDetectionHead(nn.Module): def __init__(self, num_classes=80, input_channels=256): super(LightweightDetectionHead, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(input_channels, input_channels // 2, kernel_size=1, stride=1, padding=0) self.conv2 = nn.Conv2d(input_channels // 2, (num_classes + 5) * 3, kernel_size=1, stride=1, padding=0) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.conv2(x) return x ``` #### 2. **深度可分离卷积** 利用深度可分离卷积替代标准卷积操作能够有效减少乘法累加运算次数(MACs)，从而提高效率并减小模型大小。这种技术已经在MobileNet等移动端友好型网络中得到了广泛应用[^2]。 #### 3. **知识蒸馏** 采用教师-学生框架训练小型化的学生模型模仿大型预训练好的教师模型的行为模式。这种方式可以在保持较高性能的同时进一步压缩目标检测模块尺寸。 #### 4. **稀疏连接与剪枝** 移除冗余权重或者神经元节点形成更加紧凑高效的结构形式；同时保留重要信息用于后续任务处理阶段。自动化的裁剪算法可以帮助识别哪些部分贡献较小进而予以去除。 #### 5. **低秩分解** 将高维张量拆解成多个较低维度组成部分相乘的形式表示出来，以此达到降维目的同时也降低了存储需求以及前向传播过程中所需的资源消耗水平。 以上提到的技术手段都可以单独应用也可以组合起来共同作用于YOLO v11 的检测头部组件之上以达成更好的效果平衡点——即既满足实时性要求又能维持一定水准以上的预测质量表现。
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