YOLOv8引入辅助检测头DetectAux

本文介绍了YOLOv8中引入的辅助检测头DetectAux,其能提高网络稳定性,增强泛化能力。通过在中间层添加检测头,辅助捕获不同尺度特征,改善梯度传播,减少过拟合。详细讲述了在pytorch环境下,从代码实现到模型配置的全过程,包括在yolov8包中添加新模块、修改tasks.py文件以及创建包含DetectAux的yaml配置文件。

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一、辅助检测头DetectAux简介

  辅助检测头通常位于网络的中间层或多个层次之间,在训练过程中用于额外的监督。它有助于提高网络的稳定性和泛化能力,尤其是在训练初期或处理一些复杂场景时。

   辅助检测头通常能够捕捉到不同尺度或不同层次的特征信息,有助于更全面地理解图像中的目标。 

   通过辅助检测头,可以在网络中创建额外的监督信号,有助于更好地传播梯度,加速训练并防止梯度消失问题。

   有助于提供额外的正则化,减少过拟合风险,提高模型的泛化能力。

   在一些多任务学习的框架中,辅助检测头可以帮助网络同时学习不同的任务,如目标检测和语义分割等。

二、代码实现

 1、在官方的yolov8包中ultralytics\ultralytics\nn的目录下新创建一个文件夹other_modules,用于存放额外添加的改进模块。

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