YOLOv13改进策略【多YAML融合】| DynamicTanh + SDI + PPA Detect

已于 2025-09-19 13:54:35 修改
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分类专栏： YOLOv13改进专栏 文章标签： YOLO 目标检测 深度学习 计算机视觉
于 2025-08-29 16:50:42 首次发布
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一、本文介绍

本文记录的是利用DynamicTanh + SDI + PPA Detect改进YOLOv13，分别涉及骨干、颈部和检测头部分的改进。一方面按照此配置，其工作量及创新程度能够满足论文发表的需求，另一方面是一些难以融合多个YAML的举例，以帮助大家理解如何将多个YAML整合到一个YAML中。

专栏目录：YOLOv13改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

专栏地址：YOLOv13改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！

文章目录

二、DyT介绍

Transformers without Normalization

2.1 出发点

归一化层在现代神经网络中应用广泛，被视为训练深度网络的关键组件。然而，研究发现Transformer中的层归一化（LN）层映射输入到输出的曲线类似tanh函数，呈S形，会缩放输入激活并压缩极端值。

基于这一观察，研究人员提出动态双曲正切（Dynamic Tanh，DyT）模块，作为归一化层的替代方案。

2.2 结构原理

DyT层的定义为 D y T ( x ) = γ ∗ t a n h ( α x ) + β DyT(x)=\gamma * tanh (\alpha x)+\beta DyT(

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