YOLOv8改进 | 检测头篇 | YOLOv8引入DynamicHead检测头

1. DynamicHead描述

1.1  摘要:在目标检测中,定位和分类相结合的复杂性导致了各种方法的蓬勃发展。以往的工作试图提高各种目标检测头的性能,但未能呈现出统一的观点。本文根据目标检测的特点,推导了一种新的动态头部框架,将目标检测头部与注意力统一起来。该方法通过在特征层次间、空间位置间和输出通道内协调组合多种自注意机制,在不增加计算开销的情况下显著提高了目标检测头的表示能力。进一步的实验表明,本文提出的动态头部算法是有效的。借助标准的ResNeXt-101 DCN主干网,我们大大提高了常见物体探测器的性能,并在54.0 AP上实现了新的最先进水平。此外,借助最新的Transformer主干和额外数据,我们可以将当前最佳COCO结果推至60.6 AP的新纪录。

官方论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.08322

1.2  简单介绍:  

Dynamic Head模块旨在统一对象检测头中的尺度感知、空间感知和任务感知功能。该

### 改进YOLOv8实现DyHead操作的方法 #### 3.1 环境配置 为了确保能够顺利地将DYHEAD集成到YOLOv8中并进行训练与测试,环境配置至关重要。建议使用Anaconda创建独立的Python虚拟环境来安装所需的依赖库[^1]。 ```bash conda create -n yolov8_dyhead python=3.9 conda activate yolov8_dyhead pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 pip install ultralytics==8.0.20 ``` #### 3.2 DyHead模块替换原有DCNv3结构 在YOLOv8框架内引入动态头部(Dynamic Head),即DyHead,可以显著提高目标检测性能尤其是对于小物体以及复杂场景下的表现力。具体来说,这涉及到修改网络架构文件中的backbone部分,用自定义层代替原有的deformable convolution v3 (DCNv3)。 #### 3.3 修改配置文件支持新组件加载 为了让模型识别新的DyHead组件,在`configs/yolov8_custom.yaml`这样的配置文档里添加必要的参数设置项,比如指定路径指向已编写好的PyTorch版本DyHead类定义脚本位置等信息。 ```yaml # configs/yolov8_custom.yaml ... model: ... head: path/to/dyhead_module/DyHead.py # 自定义DyHead导入地址 train: ... val: ... test: ... ``` #### 3.4 训练过程调整 完成上述更改之后就可以按照常规流程准备数据集、设定超参并启动训练任务了。值得注意的是由于加入了额外的学习机制,可能需要适当延长迭代次数以充分优化新增加的部分;同时监控验证集上的mAP变化趋势有助于判断改进效果的好坏。 ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练权重初始化模型实例 model = YOLO('path_to_your_pretrained_weights') results = model.train( data='your_dataset_path', epochs=300, batch=-1, # 使用默认批次大小 imgsz=640 # 输入图像尺寸 ) metrics = results.metrics.box.map # 获取最终MAP分数评估模型质量 print(f'Final mAP score on validation set is {metrics}') ``` 通过以上步骤即可成功实现在YOLOv8基础上加入DyHead特性从而增强其针对特定类别如人体头部的目标定位能力。
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