YOLOv5，YOLOv8改进-修改DCNv2

已于 2023-08-11 12:10:06 修改
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分类专栏： yolov5/7/8/9系列独家改进 文章标签： YOLO
于 2023-08-10 17:22:36 首次发布
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本文详细介绍了YOLO系列算法中关于DCNv2的改进，探讨了DCN网络结构，强调了DCNv1和v2在处理目标几何变换上的差异，并提出DCNv2通过扩展可变形卷积和特征模拟方案来提高建模能力，以解决特征定位不准确的问题。此外，还提到了在YOLOV8中应用DCN的相关代码示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 概述
Deep&Cross Network（DCN）[1]是由Google于2017年提出的用于计算CTR问题的方法，是对Wide&Deep[2]模型的进一步改进。线性模型无法学习到特征的交叉属性，需要大量的人工特征工程的介入，深度网络对于交叉特征的学习有着天然的优势，在Wide&Deep模型中，Deep侧已经是一个DNN模型，而Wide侧是一个线性模型LR，无法有效的学习到交叉特征。在DCN中针对Wide&Deep模型的Wide侧提出了Cross网络，通过Cross网络学习到更多的交叉特征，提升整个模型的特征表达能力。

2. 算法原理

2.1. DCN的网络结构

DCN模型的网络结构如下图所示：

 DCNv1解决的问题就是我们常规的图像增强，仿射变换（线性变

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YOLOv8改进有效涨点系列-＞多位置替换可变形卷积(DCNv1、DCNv2、DCNv3)
Snu77的博客
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这篇文章主要给大家讲解如何在多个位置替换可变形卷积，它有三个版本分别是DCNv1、DCNv2、DCNv3，在本篇博文中会分别进行介绍同时进行对比，通过本文你可以学会在YOLOv8中各个位置添加可变形卷积包括(DCNv1、DCNv2、DCNv3)，可替换的位置包括->替换C2f中的卷积、DarknetBottleneck中的卷积、主干网络(Backbone)中的卷积等多个位置。
涨点技巧：卷积变体DCNV2引入Yolov8，助力小目标涨点
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将DCNV2引入到yolov8中，提升不规则、可形变检测目标的检测性能
YOLOV8添加可变形卷积(DCNv2)增强空间注意力
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大家好鸭！这里记录着我的学习路程和心路。
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device='cou.参数意思是:你电脑是GPU你就埴0，CPU就埴cpu，GPU是有英伟达显卡的电脑使用的，如果没有英伟达显卡训练非常慢，因为我电脑没有英伟达显卡，这里训练只用了几张数据集进行测试，你们也可以租云服务器训练，方法都是一样的，后期有空会出一起环境配置视频，我以前的作品也有环境配置教程的，你们可以翻一下看看测试一下训练，打印出来的YOLOv8结构可以看到添加可变性卷积成功。该文件路径为:ultralytics/nn/tasks.py，在开头导入C2f_DCN，添加如截图所示。
关于YOLOv5中neck部分引入DCNv2替换标准卷积
qq_44438961的博客
06-09 641
引入DCnv2会很轻松的加入YOLOV5的主干部分，但是在引入NEck部分后就会报错RuntimeError:类似与这种的。
Dyhead检测头替换DCNv3实现YOLOv8完美升级 | 动态卷积与轻量化设计的全新突破【附保姆级代码】
一键难忘的博客
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YOLOv8是YOLO系列的最新版本，延续了YOLO家族的高效和快速特点。其基础架构基于自注意力机制和多尺度特征融合，但为了应对复杂场景中的目标检测需求，进一步提升模型性能显得尤为关键。本文深入探讨了YOLOv8中的创新改进，提出了通过替换DCNv3检测头为Dyhead检测头的方案，并展示了其在多目标检测任务中的显著性能提升。Dyhead不仅在计算效率上优于DCNv3，还通过其动态特性与多头自注意力机制，进一步优化了模型对小目标和密集场景的检测能力。
YOLOv8改进 | 多位置替换可变形卷积（DCNv1、DCNv2、DCNv3）助力极限涨点
走向CTO的路上...
06-27 2433
可变形卷积（Deformable Convolutional Networks，DCN）是一种近年来兴起的卷积操作，其核心思想是通过学习偏移量来动态调整卷积核的位置，以提升模型的性能。本文将介绍如何在YOLOv8模型结构中添加多位置替换可变形卷积（DCNv1、DCNv2、DCNv3），以实现极限涨点。本文介绍了如何在YOLOv8模型结构中添加多位置替换可变形卷积（DCNv1、DCNv2、DCNv3），并对YOLOv8模型进行了部分改进。
YOLOv8改进，YOLOv8添加可变性卷积DCNv2
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
06-24 2729
DCNv2对原始的DCNv1进行了改进，可变形卷积网络的卓越性能源于其适应对象几何变化的能力。通过对其自适应行为的检查，虽然对其神经特征的空间支持比常规的ConvNets更接近于对象结构，但这种支持可能远远超出感兴趣区域，导致特征受到不相关图像内容的影响。为了解决这个问题，我们提出了一种可变形卷积网的重新表述，通过提高建模能力和更强的训练，提高了其专注于相关图像区域的能力。通过更全面地集成网络中的可变形卷积，并引入扩展变形建模范围的调制机制，增强了建模能力。
YOLOv8添加DCNv2可变形卷积
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最近比较火的可变形卷积（Deformable Convolutional Networks(DCN)）被称为目标检测改进网络结构的中涨点神器，确实在yolov8中加入DCN3可以涨3到4个点，尤其是它对小目标检测效果较好。来declare一下，否则会导入失败，至此已经差不多就ok了，现在只需要在yaml中你想要更改的网络结构的地方改一下就行，然后就可以训练了，如果不确定可以在训练的时候看一下print的网络结构即可。这三处()里都加上C2f_DCN，接着在modules文件夹下的__init__.py。
Yolov8对接DCNV2
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在计算机视觉领域中，目标检测是一项重要的任务。Yolov8是一种非常流行的目标检测算法，而DCNV2（Dilated Convolutional Network V2）则是一种卷积神经网络，被广泛用于语义分割任务。本文将介绍如何将Yolov8与DCNV2相结合，实现目标检测和语义分割的联合任务。Yolov8是一种基于深度学习的目标检测算法，它通过将图像划分为不同大小的网格单元，在每个单元中预测目标的类别和边界框。Yolov8通过使用多个卷积层和池化层来提取特征，然后通过全连接层进行目标分类和边界框回归。
卷积变体DCNV2在Yolov8中的涨点技巧：小目标检测的新突破
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【YOLOv5改进系列(4)】高效涨点----添加可变形卷积DCNv2
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YOLOv8改进-Dyhead替代DCNv3提升检测精度与计算效率【YOLOv8】
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【YOLOv8改进 - 卷积Conv】DCNv2： 可变形卷积，显式和隐式特征交互学习
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【YOLOv8改进 - 卷积Conv】DCNv4： 可变形卷积，动态与稀疏操作高效融合的创新算子
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【YOLOv8改进 - 卷积Conv】DCNv4： 可变形卷积，动态与稀疏操作高效融合的创新算子
【yolov5s中加入DCNv2（可变形卷积v2）】
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在yolov5s中加入DCNv2进行实验
YOLOv8改进：卷积变体系列篇 | DCNv3可形变卷积基于DCNv2优化 | CVPR2023
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Tensorrt 实现 yolov5x + dcnv2
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由于固定的几何结构，CNN固有地限制了模拟几何转变。本篇论文我们引入了两个模块来加强CNN转变模拟能力，称之为可变卷积和可变Roi 池化。这些都是基于，在没有额外监督的情况下，通过额外的偏移量来增加模块中的空间采样位置，并从目标任务中学习偏移量。新模块可以替换CNN中的普通模块，并且能通过标准的反向传播进行端到端训练，得到的成为可变卷积网络。大量实验表明这个模块性能确实有提升。
芒果YOLOv8改进103：主干Backbone篇之DCNv1、DCNv2结构：可变形卷积网络Deformable Convolutional Networks，以及改进的深度和跨网络以及网络规模学习
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YOLOv8改进DCNv1、DCNv2多种结构：可变形卷积网络
dcnv2网络结构图
01-03
### DCNv2架构概述 Deformable Convolutional Networks Version 2 (DCNv2)引入了一种改进的可变形卷积层，该层允许更灵活地捕捉空间变换。这种设计通过增加额外的学习参数来增强模型的空间适应能力[^1]。 #### 可变形卷积V2的主要特点 - **偏移量学习**：与原始版本相比，DCNv2不仅能够预测特征图上的采样位置偏移，还可以调整这些位置的重要性权重。 - **双重调节机制**：除了原有的几何形变外，还加入了对感受野内各点贡献度的加权操作，从而实现更加精细的感受野建模[^2]。 虽然具体的网络结构图表未在此提供，但从描述可知，DCNv2主要由标准卷积层、可变形卷积层以及附加的注意力模块构成。下述伪代码展示了如何构建一个简单的基于PyTorch框架下的DCNv2实例： ```python import torch.nn as nn from torchvision.ops import DeformConv2d class SimpleDCNv2(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(SimpleDCNv2, self).__init__() # Standard convolution layer self.conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1) # Offset prediction network for deformable convolutions self.offset_net = nn.Sequential( nn.Conv2d(out_channels, 18, # For a single 3x3 deformable conv filter we need 9*2 offsets kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(inplace=True)) # Deformable Convolution Layer V2 with modulation self.dcn_v2 = ModulatedDeformConvPack(out_channels, out_channels, kernel_size=(3, 3), stride=1, padding=1, dilation=1, deform_groups=1) def forward(self, x): y = self.conv(x) offset = self.offset_net(y) output = self.dcn_v2(y, offset) return output ``` 上述代码片段定义了一个简化版的DCNv2模型，其中包含了普通卷积层和带有调制功能的可变形卷积层。实际应用中的网络可能会更为复杂，并且会根据具体任务需求进行定制化修改。
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