检测头篇 | 手把手教你如何去更换YOLOv8的检测头为ASFF_Detect

前言:Hello大家好,我是小哥谈。自适应空间特征融合(ASFF)的主要原理旨在解决单次检测器中不同尺度特征的不一致性问题。具体来说,ASFF通过动态调整来自不同尺度特征金字塔层的特征贡献,确保每个检测对象的特征表示是一致且最优的。本文所做出的改进是将YOLOv8的检测头更换为ASFF_Detect。🌈

     目录

🚀1.基础概念

🚀2.网络结构

🚀3.添加步骤

🚀4.改进方法

💥💥步骤1:新建ASFF_Detect.py文件

💥💥步骤2:修改tasks.py文件

💥💥步骤3:创建自定义yaml文件

💥💥步骤4:新建train.py文件

### 如何在YOLOv8中集成ASFF 为了提高YOLOv8目标检测性能,可以通过引入自适应空间特征融合(Adaptive Spatial Feature Fusion, ASFF)[^5]来增强模型处理多尺度目标的能力。以下是具体实现细节: #### 修改配置文件 首先,在`ultralytics/models/yolo/v8/detection/`目录下创建一个新的配置文件命名为`yolov8-asff.yaml`。此文件定义了带有ASFF模块的YOLOv8架构。 ```yaml # yolov8-asff.yaml backbone: - [focus, [64], 1] ... neck: # 添加ASFF层代替原有的PANet或其他颈部组件 asff_level0: true asff_level1: true asff_level2: true ... head: ... ``` 上述代码片段指定了在哪几个层次启用ASFF功能[^4]。 #### 编辑Python脚本 接着编辑位于`ultralytics/modules/backends/asff.py`内的Python脚本来导入并注册新的ASFF类。如果该路径不存在,则需自行建立相应位置下的`.py`文档,并粘贴官方提供的ASFF源码至其中[^2]。 ```python from torch import nn import torch.nn.functional as F class ASFF(nn.Module): def __init__(self, level=0, multiplier=1., rfb=False, vis=False): super().__init__() self.level = int(level) compress_c = max(int(multiplier * 64), 16) # channel compression ratio if self.level == 0: conv3x3 = [] for i in range(3): # 对应三个不同分辨率级别的输入 conv3x3.append( ConvBlock(in_channels=[...], out_channels=compress_c, kernel_size=(3, 3), stride=1)) self.compress_conv3x3s = nn.ModuleList(conv3x3) weight_level_0 = nn.Parameter(torch.zeros((len(self.compress_conv3x3s),))) self.add_module('weight_level_%d'%level, weight_level_0) elif ... : # 继续完成其他级别初始化逻辑 def forward(self, inputs): feats_all_levels = [] feat_lvls = list(zip(*inputs))[:3] for idx, (feat_lvl,) in enumerate(feat_lvts.items()): compressed_feat = getattr(self,'compress_conv3x%s'%idx)(feat_lvl) feats_all_levels.append(compressed_feat.unsqueeze(-1)) ws = F.softmax(getattr(self,f'weight_level_{self.level}'), dim=-1).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1) fused_features = sum([ws[i]*feats_all_levels[i] for i in range(len(ws))]) return fused_features.squeeze() ``` 这段代码实现了ASFF的核心运算过程,包括但不限于跨通道压缩、权重分配以及最终加权求和操作[^1]。 #### 更新任务管理器 最后一步是在`ultralytics/trainer/task_manager.py`里更新任务列表,使得新加入的ASFF能够被识别和支持。这通常涉及到向已有的字典对象增加键值对,指定对应于特定任务类型的构建函数或实例化参数。 ```python TASKS['asff'] = { 'build_fn': build_asff_neck_head, } ``` 至此完成了YOLOv8ASFF相结合的工作流程描述。值得注意的是实际开发过程中可能还需要调整超参设置以达到最佳效果[^3]。
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

小哥谈

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值