YOLOv8v10涨点改进 | 独家小目标涨点、损失函数改进篇 | 引入ATFLoss损失函数，适合小目标检测，解决检测目标与背景失衡问题，助力YOLOv8v10轻松有效涨点，高效发论文

最新推荐文章于 2025-11-23 12:19:16 发布
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分类专栏： YOLOv8v10有效涨点创新改进+永久更新中 文章标签： YOLO 目标检测
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YOLOv11涨点改进 | 独家小目标涨点、损失函数改进篇 | 引入ATFLoss损失函数，适合小目标检测，解决检测目标与背景失衡问题，助力YOLOv11轻松有效涨点，高效发论文
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
08-26 308
本文提出了一种改进的ATFLoss损失函数，用于优化YOLOv11模型的小目标检测性能。针对红外小目标检测中存在的目标与背景极度不平衡、边界框回归敏感性和高层语义信息丢失等问题，ATFLoss通过解耦目标和背景特征、引入自适应机制调整损失权重，强制模型更关注目标特征。相比传统FocalLoss，ATFLoss设置了预测概率阈值，对难分类样本增大权重，对易分类样本减小权重。实验证明该方法能有效提升红外小目标检测性能。文章还详细介绍了ATFLoss的核心代码实现和在YOLOv11中的集成步骤。
YOLO11有效涨点优化：小目标检测 | 多头检测器提升小目标检测精度
QQ_778132974的博客
07-24 906
通过四头检测器架构、动态蛇形卷积和PIoU损失函数的协同优化，YOLO11的小目标检测精度实现了突破性提升。实验证明，该方案在无人机航拍、工业质检等场景中，对32×32像素以下目标的检测精度提升超过20个百分点。AI视觉新洞察：小目标检测的突破点在于“看得清”（高分辨率检测头）、“瞄得准”（PIoU损失）、“抓得牢”（DSConv贴合特征）。三者缺一不可！资源下载[完整代码]：https://github.com/your_name/YOLO11-FourHead。
YOLOV7改进-针对小目标的NWD(损失函数)
毕竟是Shy哥
09-08 3066
7、iou_ration是超参，可以调，如果小目标比较多的话，这个值可以低一些，从而增加nwd损失的比例。3、把这几行复制到utiils的loss.py。4、先对CoputerLoss类做修改。2、utils-loss，这里加。5、把那一行替换成这个。8、还有一个部分要改。9、这个box也要改。
YOLOv13涨点改进 | 损失函数改进篇 | 引入NWDLoss损失函数，提高小目标检测精度，小目标检测任务专属改进，详细使用步骤
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
08-26 586
本文提出了一种基于NWD（Normalized Wasserstein Distance）损失函数优化YOLOv13模型的方法，用于提升微小目标检测性能。该方法将边界框建模为二维高斯分布，利用Wasserstein距离计算相似性，相比传统IoU指标对目标尺度和位置偏差更不敏感。文章详细介绍了NWDLoss的原理、敏感度分析及核心代码实现，并提供了在YOLOv13中添加该损失函数的完整步骤，包括代码修改和参数配置。实验表明该方法能显著提高微小目标检测精度，在AI-TOD数据集上AP提升达6.7点。
YOLOv9改进策略【损失函数篇】| NWD损失函数，提高小目标检测精度
Limiiiing的博客
09-25 1594
本文记录的是基于NWD的YOLOv9的损失函数改进方法研究。目前的IoU-Loss在一些情况下不能提供梯度来优化网络，例如当预测边界框P和真实边界框G没有重叠（即∣P∩G∣0），或者P完全包含G或反之（即∣P∩G∣P或G），而这两种情况在微小物体检测中非常常见。CIoU和DIoU虽然能处理上述两种情况，但它们基于IoU，对微小物体的位置偏差很敏感。而。
YOLOv8v10改进 | Neck改进篇 | YOLOv10引入SDI多尺度融合模块助力于小目标检测和图像分割涨点
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
09-08 605
摘要：在本文中，我们介绍了 U-Net v2，这是一种用于医学图像分割的新型强大且高效的 U-Net 变体。它旨在增强语义信息对低级特征的注入，同时用更精细的细节来提炼高级特征。对于输入图像，我们首先使用深度神经网络编码器提取多级特征。接下来，我们通过注入来自更高级别特征的语义信息并通过 Hadamard 产品集成来自较低级别特征的更精细细节来增强每个级别的特征图。我们新颖的跳过连接为所有级别的功能提供了丰富的语义特征和复杂的细节。改进的功能随后传输到解码器，以进行进一步处理和分割。
YOLOv8v10改进 | Conv篇 | YOLOv10引入SPDConv卷积特征无损下采样模块（助力小目标任务高效涨点）
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
09-08 865
摘要：卷积神经网络 （CNN） 在许多计算机视觉任务（如图像分类和对象检测）中取得了巨大成功。但是，在图像分辨率低或物体较小的更艰巨任务中，它们的性能会迅速下降。在本文中，我们指出，这源于现有 CNN 架构中一个有缺陷但常见的设计，即使用跨步卷积和/或池化层，这会导致细粒度信息的丢失和学习效果较差的特征表示。为此，我们提出了一个名为 SPD-Conv 的新 CNN 构建块来代替每个跨步卷积层和每个池化层（从而完全消除了它们）。
YOLOv8v10有效涨点改进专栏目录 | 本专栏持续更新500+篇内容 | 包含各种卷积、主干网络、各种注意力机制、检测头、损失函数、小目标检测改进、二次创新模块、独家创新等几百种创新点改进
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
09-10 1558
YOLOv8v10新改进有效涨点专栏！本专栏会持续更新500+创新改进点，大家尽早关注有效涨点专栏，带着大家快速高效发论文！如果大家觉得本文能帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~同时有交流群方便大家有不懂的可以随时进行沟通交流及答疑。
YOLOv10改进：小目标涨点系列篇 | 多头检测器，提升小目标检测能力
会AI的学姐
06-12 1017
YOLOv10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 涨点新方案：SlideLoss & FocalLoss 优化，小目标检测效果炸裂！
FJN110的博客
04-24 1063
​（如小物体、稀有类别）赋予更高权重，让模型更关注这些“难啃的骨头”。​：数据中某些类别（如“罕见疾病细胞”）样本太少，模型容易忽略它们。​：YOLOv8对小物体（如远处的人、小尺寸的车辆）容易分类错误。的数据时，容易出现漏检或误检。，让模型对小物体的分类更敏感，同时不影响大物体的检测。，能显著提升检测精度，尤其是对小物体和难分类样本！​：小目标检测精度提升，且不会拖累大物体的性能。YOLOv8虽然是强大的目标检测模型，但在处理。​：稀有类别的检测率显著提高！​：FocalLoss对。
YOLOv8最新改进系列：YOLOv8华为提出Gold-YOLO，高效实时目标检测器，精度再提升，多目标、小目标无处遁形！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
10-12 1万+
YOLOv8华为提出Gold-YOLO，高效实时目标检测器，精度再提升，多目标、小目标无处遁形！
小目标检测之改进的YOLOV11算法
hasakie的博客
05-07 1336
MASF-YOLO通过多尺度特征聚合注意力增强自适应融合三大核心创新，显著提升了无人机视角下的小目标检测性能。
YOLO11涨点改进 | 全网独家复现、小目标检测改进篇 | TGRS 2025 | YOLOv11引入MFAE-YOLO中的GFFP、FCPS 和 C3k2-FPEU创新点，涨点起飞，直接发论文
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-08 328
本文介绍了一种针对YOLOv11的二次创新改进方法MFAE-YOLO，通过引入GFFP（全局特征融合处理）、FCPS（特征通道像素注意力）和C3k2-FPEU（特征池提取单元）三个核心模块，显著提升了小目标检测性能。GFFP模块通过多尺度特征融合增强全局上下文感知能力；FCPS模块融合通道、像素和空间注意力机制，强化关键特征提取；C3k2-FPEU模块利用多种池化方式优化特征表示。此外，还提出了改进的AIoU损失函数来优化边界框回归。
【YOLO改进】二、YOLOV11-检测头篇
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qq_55068938的博客
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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。
番外篇 | 关于YOLO11算法的改进点总结
小哥谈
11-12 1851
关于YOLO11算法的改进点总结。🌈
改进YOLOv11双模态（红外可见光）小目标检测
2301_79275341的博客
12-17 2181
在 SPPF 后加入类似注意力机制的 C2PSA，这个新模块有助于增强网络的关注机制，使模型能够更有针对性地关注图像中的关键区域，改善特征选择能力，进而提升检测性能，让检测结果更加准确可靠。这一变化在 YOLOv11 的主干网络中体现，进一步优化了特征提取效率，能够更好地捕捉图像中的重要细节，增强了对复杂场景下物体特征的提取能力，从而有助于更准确地识别和定位物体。其实对于改进，身为普通的学术研究的我来说，就是那几个东西缝缝补补，注意力，检测头，骨干网络，中间融合也就是那些东西。缝缝补补，能毕业就行。
【跟我学YOLO】（3）训练 YOLO11 图像分割模型
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youcans的博客
11-23 679
本文介绍了如何使用YOLOv11进行图像分割任务YOLOv11在COCO-seg数据集上预训练，提供了多个分割模型选项，支持实例分割任务输出对象掩码和类别标签。文章详细说明了安装步骤和模型选择建议，帮助用户快速上手YOLOv11图像分割应用。
即插即用系列 | ICASSP 2025 CAF-YOLO 实战解析：ACFM & MSNN 模块详解
分享顶会顶刊论文即插即用模块
11-21 748
本文提出CAF-YOLO框架，用于解决生物医学图像中微小病变检测的精度问题。该模型基于YOLOv8，创新性地结合CNN与Transformer优势，设计了注意力与卷积融合模块（ACFM）实现全局与局部特征互补，以及多尺度神经网络（MSNN）增强跨尺度特征聚合。实验表明，该方法在微小目标检测任务上表现优异，超越了现有先进方法。该框架具有通用性，可应用于各类视觉任务中的特征增强。
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