YOLOv8改进 | 检测头篇 | 独家创新自适应性DWConv改进v8检测头独创FADWCHead（全网独家首发创新）

已于 2025-03-08 05:41:02 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： 深度学习 计算机视觉 人工智能 YOLO 目标检测 python YOLOv8
于 2025-03-08 02:55:46 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YOLOv8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。

专栏目录：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

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

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YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合自适应膨胀卷积 （FADC），并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等
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
03-23 665
扩张卷积通过在连续元素之间插入间隙来扩大感受野，广泛用于计算机视觉。作者从谱分析的角度提出了三种策略来改进扩张卷积的各个阶段。与将全局膨胀率固定为超参数的传统做法不同，我们引入了频率自适应膨胀卷积 （FADC），它根据局部频率分量在空间上动态调整膨胀率。 随后，我们设计了两个插件模块，以直接提高有效带宽和感受野大小。Adaptive Kernel （AdaKern） 模块将卷积权重分解为低频和高频分量，并按通道动态调整这些分量之间的比率。
基于Transformer的YOLOv8检测头架构改进：提升目标检测精度的全新突破（YOLOv8）
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本专栏专为AI视觉领域的爱好者和从业者打造。涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术，带你从入门到精通！后续更有实战项目，助你轻松应对面试挑战！立即订阅，开启你的YOLOv8之旅！
YOLOv8模型改进 第一讲 添加小目标检测头分支
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首先，我们简单回顾一下YOLOv8的模型架构。YOLOv8继承了YOLO系列的特点，具有高效的特征提取能力和多尺度特征融合。通常情况下，YOLOv8会在不同尺度上进行检测，通常会有三个检测头，用于处理大、中、小不同尺度的目标。但对于非常小的目标，这三个尺度可能仍然不足以有效捕捉，因此我们考虑增加一个更精细的检测头，专门处理这些小目标。首先，在我上传的代码中yolo_improve中找到yolov8_smallhead.yaml文件部分，它是一个yolov8模型的配置文件，根据他搭建小目标检测头。
YOLOv8改进与创新：模块优化与应用展示
博客之路,前途漫漫
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YOLOv8是目标检测领域的最新进展，由ultralytics团队开发，作为YOLO系列算法的最新版本，它在多个方面进行了优化和改进，提供了更高的检测精度和速度。Backbone改进：YOLOv8采用C2f模块作为backbone，结合了丰富的梯度流信息，显著提高了特征提取能力。检测头设计：引入anchor-free + Decoupled-head的设计，适应不同尺度和形状的物体，提高检测准确率。损失函数。
YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用DynamicHead增加辅助检测头针对性检测(四头版本)
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本篇介绍了一种利用DynamicHead增加辅助检测头的YOLOv8改进方法可以显著提升YOLOv8模型在目标检测任务上的精度。本篇介绍了一种利用 DynamicHead 增加辅助检测头的 YOLOv8 改进方法，该方法可以显著提升 YOLOv8 模型在目标检测任务上的精度。
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
LgvrApplescript的博客
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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。
计算机视觉 day94 DDH - YOLOv5:基于双IoU感知解耦头改进的YOLOv5，用于对象检测
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本文针对YOLOv5检测头存在的问题，提出了一种基于YOLOv5的改进模型DDH-YOLOv5，包括解耦头以解决分类和定位任务之间的冲突，以及双iou感知路径以增强检测结果中分类分数和定位精度之间的相关性。在MS COCO2017数据集和PASCAL VOC2007数据集上的大量实验表明，双iou感知解耦头(Double IoU-aware 解耦头，DDH)能够显著提高模型性能，并且收敛速度更快。我们希望这份报告能够帮助开发人员和研究人员更好地体验单级物体检测器。
YOLOv3目标检测算法——通俗易懂的解析
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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
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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 | 检测头篇 | 独创FRMHead效果秒杀v8和RT-DETR检测头 (全网独家首发)
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本文给大家带来的改进机制是，FRMHead检测头 ，其是由我独家创新，全网首发，效果秒杀之前的其它检测头，将其替换我们的YOLOv8的检测头，mAP提高百分之二十以上接近百分之三十，recall提高百分之二十，mAP50-95提高也接近百分之二十，可以说其效果是十分有效的，大家拿到以后可以将其和我发的其它的机制选一个主干一个Neck，做几次实验涨点效果就十分明显，就可以产出一篇论文，大家会发现检测头对于模型的精度提升是非常大的(但是其也是非常的难改的，网络上的关于检测头的改进十分少)，同时该检测头有二次创新
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Snu77的博客
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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改进 | 检测头篇 | ASFF改进YOLOv8检测头（全网首发）
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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 | 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)
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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！
YOLOv8改进：小目标涨点系列篇 | 多头检测器，提升小目标检测能力
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YOLOv8有3个检测头，能够多尺度对目标进行检测，但对微小目标检测可能存在检测能力不佳的现象，因此添加一个微小物体的检测头，能够大量涨点，map提升明显；
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
yolov8改进|改进检测头：Partial_C_Detect
weixin_44379985的博客
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将有Detect的位置后面加入Detect_improve。
【保姆级教程|YOLOv8替换检测头】融合改进检测头AFPN4（实测涨点明显）（包成功）（零基础教程）
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anzhi_1211的博客
03-24 3099
博客主要详细教学了在YOLOv8中替换AFPN4的超详细步骤，基本大家只要按步骤来就肯定可以复现成功，后续博主也会再更新一些关于YOLOv8的其他改进方法，期待大家多多关注！！！大家有想看的内容也可以在评论区留言！
yolov8涨点系列之增加检测头
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主要有检测、分割、分类等。这些表示所要执行的任务的类负责将组成部分写好的各个方法集成在一起完成特定的任务。负责输出的模块主要进行与编码器对接，并且进行参数的最后处理，其中主要有：接受编码器的输入；产生锚（anchor,俗一点来说就是框住物体的方框）；以及重新调整超参数的函数。好了，就到这里了，对于YOLO的解读。欢迎关注无神一起学机器学习。
springboot 项目如何集成 阿里数据库连接池 druid 配置详解
09-14
在Spring Boot项目中集成阿里云Druid数据库连接池，你可以按照以下步骤操作[^1]： 1. **添加Maven依赖**: 在`pom.xml`文件中添加Druid的依赖，如果是使用Spring Boot Starter JPA或JDBC，它通常会自动引入HikariCP，但如果你想直接使用Druid，可以手动添加: ```xml <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId> <version>版本号</version> <!-- 替换为实际的Druid版本 --> </dependency> ``` 2. **配置Druid**: - 在application.properties或application.yml文件中配置Druid的相关参数，如数据源名称、URL、用户名、密码、初始化大小、最大连接数等。示例配置如下： ```properties spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/mydb spring.datasource.username=root spring.datasource.password=password spring.datasource.initial-size=5 spring.datasource.max-active=20 spring.datasource.test-on-borrow=true ``` 3. **集成监控页面**: Druid 提供了详细的监控页面，可以通过访问 `/druid/*` 来查看数据库连接状态、SQL执行情况等。要在Spring Boot应用中启用这个功能，确保已添加监控过滤器并配置正确的端口映射，比如： ```yaml server: port: 8080 druid: web: url-pattern: /druid/* ``` 4. **启动应用**: 运行你的Spring Boot应用，Druid就会开始初始化数据库连接池并在指定端口上提供监控页面。 总结起来，集成Druid主要是通过添加依赖、配置属性以及设置监控页面来实现的。完成这些步骤后，你可以享受到Druid的强大功能，如SQL审计、线程池管理等。
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