yolov8涨点系列之增加检测头

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分类专栏： yolov8涨点系列 文章标签： YOLO 目标检测
于 2024-11-05 10:14:34 首次发布
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检测头对于目标检测的作用

特征转换与信息提取

  检测头是目标检测模型的关键组成部分，它将模型从骨干网络（Backbone）和颈部网络（Neck）中提取到的特征信息进行转换和进一步处理，从中提取出目标的位置、类别和置信度等关键信息，以便最终确定图像中目标的具体情况。

多尺度目标适应

  现实场景中的目标具有不同的尺度，检测头可以通过多尺度特征融合等技术，对不同层次、不同尺度的特征进行整合和分析，从而适应对不同大小目标的检测。例如，小目标在深层特征图中可能信息丢失，但通过与浅层特征的融合，检测头可以更好地捕捉小目标的特征，提高对小目标的检测能力。

预测与定位

  基于处理后的特征信息，检测头对目标的位置进行预测，确定目标在图像中的边界框（Bounding Box）。同时，对目标的类别进行预测，判断目标所属的具体类别。这两个过程对于准确地识别和定位目标至关重要，直接影响目标检测的精度和准确性。

损失计算与模型优化

  检测头将预测结果与真实的标注信息进行比较，计算出损失函数的值。损失函数反映了预测结果与真实结果之间的差异，模型通过优化算法不断调整检测头以及整个模型的参数，以减小损失函数，提高模型的检测性能。

YOLOv8的检测头介绍

结构组成

特征提取层

  通过多层卷积操作对

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YOLOv5，YOLOv8添加ASFF（自适应空间特征融合）
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ASFF：Adaptively Spatial Feature Fusion (自适应空间特征融合)
YOLOv8改进 | 检测头篇 | 给YOLOv8换个RT-DETR的检测头（重塑目标检测前沿技术）
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本文给大家带来是用最新的RT-DETR模型的检测头去替换YOLOv8中的检测头。RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型，其作为一种基于Transformer的检测方法，相较于传统的基于卷积的检测方法，提供了更为全面和深入的特征理解，将RT-DETR检测头融入YOLOv8，我们可以结合YOLO的实时检测能力和RT-DETR的深度特征理解能力，打造出一个更加强大的目标检测模型。亲测这一整合不仅提高了模型在复杂场景下的表现，还显著提升了对小目标和遮挡目标的检测能力。此外，模型在多种标准数据集。
YOLOv8 改进之 添加检测头
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以SC_C_Detect为例。
Yolo中的检测头
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本文详细解析了YOLO目标检测模型中的检测头(Detect)组件。检测头负责将Backbone和Neck提取的多尺度特征(P3,P4,P5)转换为检测结果，主要完成两项核心任务：边界框预测和类别预测。检测头包含回归头和分类头两个部分，回归头通过DFL(Distribution Focal Loss)将边界框编码为离散分布再解码为连续坐标，分类头则预测目标类别概率。文章详细介绍了检测头的结构参数、中间通道设置、DFL解码原理，并阐述了从特征点到最终检测框的完整处理流程，包括分数阈值筛选和NMS去重等关键步骤。
YOLOv8 添加大目标检测头、小目标检测头、4头BiFPN
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YOLOv8是目前最快的目标检测算法之一，它在速度和精度上都取得了很大的突破。为了进一步提高 YOLOv8 的性能，研究人员提出了各种改进方案，其中之一是添加大目标检测头、小目标检测头和 4 头 BiFPN。大目标检测头旨在提高对大目标的检测精度。它通常使用更大的卷积核和更多的通道来提取大目标的特征。小目标检测头旨在提高对小目标的检测精度。它通常使用较小的卷积核和更少的通道来提取小目标的特征。4 头 BiFPN是一种改进的特征融合网络，它可以更好地融合不同尺度的特征，从而提高检测精度。
YOLOv8改进002：添加小目标检测头（小目标检测大量涨点）
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YOLOv8 目标检测算法改进之添加小目标检测头，亲测在小目标检测的数据集上有大幅度的涨点效果（mAP直接涨了 0.04 左右）。
yolov8涨点系列之替换RT-DETR检测头
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Hello，各位读者们好，本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程120+余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新，订阅本专栏以后你不仅可以收获跟专栏的阅读权限，同时可以进Qq群，里面包含集成我所有创新的YOLO最新目录，和我本人录制的视频讲解教程，如果你想要在YOLOv8系列收获一篇论文，我相信订阅本专栏后你一定会有所收获~YOLOv8改进有效系列目录。
yolov8涨点系列之损失函数替换
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yolov8涨点系列，通过替换yolov8的损失函数达到训练涨点
检测头篇 | YOLOv8改进之添加小目标检测头 / 添加大目标检测头 / 减少检测头
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本文首先给大家展示原始YOLOv8的网络结构图，然后再对其进行改变，即增加小目标检测头、增加大目标检测头和减少检测头。🌈
检测头篇 | YOLOv8 添加 大目标检测头 | 小目标检测头 | 4头BiFPN
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YOLOv8 添加 大目标检测头 | 小目标检测头 🍀新增小目标头加 BiFPN
改进YOLOv8：添加大目标检测头与小目标检测头
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然而，由于不同目标的尺寸差异较大，这种单一的检测头对于大目标和小目标的检测效果往往会存在一定的不足。因此，我们提出了一种多头检测的思想，将YOLOv8中的检测头分为大目标检测头和小目标检测头，以更好地适应不同尺寸目标的检测需求。为了改善YOLOv8算法在不同尺寸目标上的检测效果，我们提出了一种改进的方法，即在YOLOv8中添加了大目标检测头和小目标检测头。我们还使用了适当的损失函数，以提高大目标的检测准确度。通过添加多头检测，YOLOv8算法的准确度得到了进一步的提高，更好地适应了不同尺寸目标的检测需求。
YOLOv8模型改进 第一讲 添加小目标检测头分支
qq_64693987的博客
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首先，我们简单回顾一下YOLOv8的模型架构。YOLOv8继承了YOLO系列的特点，具有高效的特征提取能力和多尺度特征融合。通常情况下，YOLOv8会在不同尺度上进行检测，通常会有三个检测头，用于处理大、中、小不同尺度的目标。但对于非常小的目标，这三个尺度可能仍然不足以有效捕捉，因此我们考虑增加一个更精细的检测头，专门处理这些小目标。首先，在我上传的代码中yolo_improve中找到yolov8_smallhead.yaml文件部分，它是一个yolov8模型的配置文件，根据他搭建小目标检测头。
yolov8检测头
fool996的博客
03-03 1万+
分别通过2个3x3的卷积和一个1x1的卷积来提取信息，最后分别结算Bbox.loss和CLs.loss。可以发现，3层卷积之后有一个for循环，来遍历所有的通道数（3通道），这也是大大加大计算量的原因。cv3: 一个 nn.ModuleList 对象，包含多个卷积层，用于预测每个锚点的类别信息；stride: 一个形状为(nl,）的张量，表示每个检测层的步长（stride）；yolov8中的检测头是yolov8中检测目标的关键，它几乎占了计算量的1/5。nl: 整数，表示检测模型中使用的检测层数；
微光潜能：Yolov8多头检测技巧助力微小目标检测精度提升
一直在水些技术小文
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多头检测头技巧为Yolov8带来的微小目标检测精度提升是一个令人振奋的突破。在实际应用中，这项技术不仅提高了模型的准确性，同时也增强了模型对微小目标的感知能力。未来，我们可以期待更多类似的技术创新，为目标检测任务的发展开辟新的可能性。（注：本文中的示例代码仅为演示用途，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。
YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用DynamicHead增加辅助检测头针对性检测(四头版本)
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本篇介绍了一种利用DynamicHead增加辅助检测头的YOLOv8改进方法可以显著提升YOLOv8模型在目标检测任务上的精度。本篇介绍了一种利用 DynamicHead 增加辅助检测头的 YOLOv8 改进方法，该方法可以显著提升 YOLOv8 模型在目标检测任务上的精度。
YOLOv8改进 | 检测头篇 | ASFF改进YOLOv8检测头（全网首发）
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本文给大家带来的改进机制是利用ASFF改进YOLOv8的检测头形成新的检测头Detect_ASFF，其主要创新是引入了一种自适应的空间特征融合方式，有效地过滤掉冲突信息，从而增强了尺度不变性。经过我的实验验证，修改后的检测头在所有的检测目标上均有大幅度的涨点效果，此版本为三头版本，后期我会在该检测头的基础上进行二次创新形成四头版本的Detect_ASFF助力小目标检测，本文的检测头非常推荐大家使用。推荐指数：⭐⭐⭐⭐涨点效果：⭐⭐⭐⭐YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备。
YOLOv8改进多种检测解耦头系列：即插即用 - 高精度&轻量化解耦检测头
JjtlReact的博客
09-22 3097
本文介绍了YOLOv8改进多种检测解耦头的系列方法，包括类别单独检测头和目标框单独检测头。这些改进能够提高目标检测的精度和效率，使得YOLOv8成为了一个高性能、轻量化的解决方案。在实际应用中，可以根据不同的需求选择适合的解耦头来进行模型设计。通过优化网络结构和训练策略，还可以进一步提升检测性能，并通过轻量化设计减少模型参数。源代码示例提供了类别单独检测头、目标框单独检测头和深度可分离卷积的实现，供读者参考和使用。希望本文对您理解YOLOv8的改进和解耦检测头的设计有所帮助！
YOLOv8 改进: 添加 CA 注意力机制 + 新增小目标检测头
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03-19 1389
通过结合 CA 注意力机制和新增的小目标检测头，YOLOv8 能够更有效地关注细节丰富的区域和小目标，在多样化环境中表现出色。这些改进使得模型更适用于实际应用中复杂场景的需求。
yolov8检测头结构图
01-09
### YOLOv8检测头架构解析 YOLO系列模型自推出以来不断演进，每一代都在前代基础上做了诸多改进。对于YOLOv8而言，虽然具体细节可能因版本更新而有所变化，但从YOLOv7及其之前的版本可以推测出一些通用的设计理念。 在YOLOv8中，检测头通常会继承并优化之前版本中的有效设计[^2]。例如，在PP-YOLOv2中引入的一些特性可能会被延续下来： - **骨干网络**：尽管具体的骨干网选择未提及，但考虑到性能提升的需求，很可能采用更深更强的特征提取器。 - **路径聚合网络(PAN)**：用于增强多尺度特征融合的能力，这有助于改善目标检测的效果尤其是针对不同尺寸的目标。 - **激活函数的选择**：Mish激活函数因其良好的表现力而在某些变体中得到应用；不过为了维持训练稳定性或其他考虑因素，也可能继续沿用ReLU作为主要激活方式。 关于YOLOv8的具体检测头结构图并未直接提供，但是可以根据上述提到的技术趋势来构建一个合理的假设性描述。典型的YOLO检测头由几个卷积层组成，这些层负责从主干网络传递过来的特征映射中学习特定的任务信息（如边界框回归和类别分类）。此外，还会有额外的组件比如锚点机制或无锚点方法来进行最终预测。 ```python import torch.nn as nn class DetectionHead(nn.Module): def __init__(self, num_classes=80, anchors=None): super(DetectionHead, self).__init__() # 假设性的YOLOv8检测头实现 self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=..., out_channels=..., kernel_size=...) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(...) self.act1 = nn.ReLU() # 或者其他类型的激活 self.output_layer = nn.Conv2d( in_channels=..., out_channels=num_classes * (len(anchors) + 5), # 每个anchor对应(x,y,w,h,obj_conf)+num_classes的概率分布 kernel_size=... ) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.bn1(x) x = self.act1(x) output = self.output_layer(x) return output ``` 此代码片段仅作为一个示意性的例子展示如何定义一个简单的YOLO风格检测头模块，并不完全代表实际的YOLOv8内部工作原理。
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