一、本文改进
本文给大家带来的改进机制是CCFM配合Dyhead检测头实现融合涨点，这个结构配合在一起只能说是完美的融合，看过我之前的检测头篇的读者都知道Dyhead官方版本支持的输入通道数是需要保持一致的，但是CCFM作为RT-DETR的Neck结构其输出通道数就是一致的，所以将这两种模块结合起来可以说是完美融合，我也将其进行了实验，在我的数据上已经做到了完美涨点！ ，我之前发的Damo-YOLO和CCFM-SENetV2均有人和我反应已经涨点了，均有聊天记录证明，所以想要发文章的读者可以趁早入手本专栏，快人一步，同时本融合机制参数量也有大幅度下降，相较于原先下降了百分之如下，可以说既轻量又提点。
(这里说一下为啥多发CCFM的融合因为其是今年最近新出的Neck结构非常轻量化，同时精度还不低结构还简单，后面我也会出一些分割的检测头融合改进，本文提供两种yaml文件，一种轻量化精度略微上涨，一种参数量大一点但是也是轻量化一些，精度更高)
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专栏目录：YOLOv5改进有效涨点目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制
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二、Dyhead的框架原理
2.1 DynamicHead的核心思想
这篇论文的核心思想是提出了一种名为“动态头”的新型检测头，用于统一尺度感知（scale-awareness）、空间感知（spatial-awareness）和任务感知（task-awareness）。文中将目标检测头的输入视为一个具有层级×空间×通道三个维度的3维张量。作者提出，这种统一的检测头可以被看作是一个注意力学习问题。理论上，可以在这个张量上构建一个完整的自注意力机制，但这样的优化问题难以解决，且计算成本过高。因此，他们选择在特征的每个特定维度上分别部署注意力机制
这篇论文的主要创新点可以分为以下几个方面：
1. 任务感知的注意力机制：提出了一种在检测头中部署注意力的方法，这种注意力可以自适应地偏好于不同的任务，无论是单阶段/双阶段检测器，还是基于盒子/中心/关键点的检测器。
2. 尺度感知和空间感知：研究提出了一个可以同时启用尺度感知、空间感知和任务感知的统一对象检测头。这意味着检测头能够处理在图像中共存的多种不同尺度的对象，同时考虑到对象通常在不同视角下呈现出不同的形状、旋转和位置。
3. 空间感知注意力：在检测头中实现了一种空间感知的注意力，它不仅将注意力应用于每个空间位置，还能自适应地聚合多个特征层级，以学习更具辨别力的表达。
总结：这篇论文的创新之处在于将尺度感知、空间感知和任务感知融合到一个统一的框架中，并在目标检测头中有效地应用注意力机制，提高了检测性能和效率。
2.2 DynamicHead的框架图
上图是论文中的图1其展示了动态头（Dynamic Head）方法的框架。这个方法包括三种不同的注意力机制，每种都专注于不同的方面：尺度感知注意力（Scale-aware Attention）、空间感知注意力（Spatial-aware Attention）和任务感知注意力（Task-aware Attention）。在图中，我们可以看到每种注意力模块后的特征图是如何改进的。
1. 尺度感知注意力：这个模块专注于特征层级（L），通过将特征金字塔缩放到相同的尺度来形成一个三维张量F∈RL×S×C，然后将其作为动态头的输入。
2. 空间感知注意力：接着，将包含尺度感知、空间感知和任务感知注意力的多个动态头块（Dy-Head blocks）依次堆叠起来。这个模块专注于空间位置（S），通过对特征进行聚合来关注图像中的区别性区域。
3. 任务感知注意力：最终，动态头的输出可以用于不同的任务和目标检测的表示，例如分类、中心/框回归等。这个模块专注于通道（C），动态地开启或关闭特征通道以支持不同的任务。
如图所示：在初始的特征图中，由于领域差异，特征映射往往很嘈杂。应用动态头的三种注意力机制后，特征图变得更加清晰和专注。每一步注意力的应用都使得特征表示更加优化，从而为不同的目标检测任务提供了更好的基础。
2.3 DynamicHead的组成构建
上图提供了动态头（Dynamic Head）设计的详细信息，其中：
(a) 动态头块（DyHead Block）：
- 描述了每个注意力模块的详细实现。尺度感知注意力（πL），空间感知注意力（πS），和任务感知注意力（πC）分别对应着不同的模块，每个模块针对的是特征张量F的不同维度（层级L、空间S、通道C）。
- 尺度感知注意力模块使用了平均池化、1x1卷积、ReLU激活函数和硬Sigmoid函数。
- 空间感知注意力模块包括偏移量学习和3x3卷积。
- 任务感知注意力模块则通过全连接层、ReLU激活函数、以及归一化操作来处理。
网络上的改进将此部分进行了阉割，可以说是将最核心的地方进行了改动，所以效果只能说一般网络上的魔改版本，为什么要阉割是因为这个检测头在使用的时候需要注意一些细节，否则会一直报错。
(b) 应用于单阶段检测器：
- 展示了如何将多个动态头块应用于单阶段目标检测器，每个块的输出可用于分类、中心回归、框回归和关键点回归等不同任务。
(c) 应用于双阶段检测器：
- 展示了如何将动态头块应用于双阶段目标检测器。在这种情况下，首先在ROI池化层之前应用尺度感知和空间感知注意力，在ROI池化层之后使用任务感知注意力替换原有的全连接层。
整体来看，动态头的设计允许它灵活地适配于不同类型的目标检测器，无论是单阶段还是双阶段，都能通过添加不同类型的预测来提高性能。这种设计使得动态头不仅能够提高检测器的准确性，而且还能够适应不同的检测任务，显示出高度的灵活性和扩展性。
