YOLOv11改进 | 检测头篇 | YOLOv11引入DynamicHead检测头

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

1. 代码

import math
from mmcv.ops import ModulatedDeformConv2d
from ultralytics.utils.tal import dist2bbox, make_anchors
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
 
 
def _make_divisible(v, divisor, min_value=None):
    if min_value is None:
        min_value = divisor
    new_v = max(min_value, int(v + divisor / 2) // divisor * divisor)
    # Make sure that round down does not go down by more than 10%.
    if new_v < 0.9 * v:
        new_v += divisor
    return new_v
 
 
class h_swish(nn.Module):
    def __init__(self, inpla
### YOLOv8中的DynamicHead技术实现 #### 动态头部机制概述 DynamicHead是一种用于对象检测的方法,其核心在于动态调整各检测头的权重,从而提高模型灵活性和适应性[^2]。这种设计允许网络根据不同类型的输入图像自动优化自身的参数配置。 #### 技术架构解析 在YOLOv8中引入了四个独立工作的检测分支(即所谓的“四头版本”),每一个分支专注于特定尺度或类别的物体识别任务。这些并行运行的小型子网共享主干特征提取器的同时又保持各自独特的输出层结构,这有助于增强对复杂场景下多变目标的有效捕捉能力[^1]。 为了进一步改善性能表现,在训练过程中采用了自适应加权策略来平衡来自不同路径的信息贡献度。具体来说就是利用注意力机制计算每一轮迭代期间各个支路的重要性得分,并据此实时调节它们之间的相对比例关系,确保整体损失函数最小化的同时也促进了更均衡的学习过程。 ```python class DynamicHead(nn.Module): def __init__(self, num_heads=4): super(DynamicHead, self).__init__() self.heads = nn.ModuleList([DetectionHead() for _ in range(num_heads)]) def forward(self, x): outputs = [] weights = compute_attention_weights(x) # 计算注意力权重 for i, head in enumerate(self.heads): output = head(x * weights[i]) outputs.append(output) final_output = sum(outputs) return final_output ``` 此代码片段展示了如何构建一个多分支的目标检测框架以及应用基于注意力机制的动态加权方案。 #### 应用实例探讨 当应用于COCO这样的大型公开数据集时,采用上述改进措施后的YOLOv8能够在标准评测指标mAP方面取得显著进步——超过63%,尤其值得注意的是它大幅减少了难以辨认小物件或者遮挡严重情况下可能出现误报现象的发生概率。
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