YOLOv8改进 | 2023检测头篇 | 利用AFPN增加小目标检测层(让小目标无所遁形)

简介: YOLOv8改进 | 2023检测头篇 | 利用AFPN增加小目标检测层(让小目标无所遁形)

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是利用今年新推出的AFPN(渐近特征金字塔网络)来优化检测头,AFPN的核心思想是通过引入一种渐近的特征融合策略,将底层、高层和顶层的特征逐渐整合到目标检测过程中。这种渐近融合方式有助于减小不同层次特征之间的语义差距,提高特征融合效果,使得检测模型能更好地适应不同层次的语义信息。之前答应大家说出一个四头版本的Detect_FPN本文就是该检测头,利用该检测头实现暴力涨点,让小目标无所遁形,同时该机制改完之后参数量仅有210w。同时欢迎大家订阅本专栏,本专栏每周更新3-5篇最新机制,更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。

专栏回顾:YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备


二、AFPN基本框架原理

image.png

AFPN的核心思想是通过引入一种渐近的特征融合策略,将底层、高层和顶层的特征逐渐整合到目标检测过程中。这种渐近融合方式有助于减小不同层次特征之间的语义差距,提高特征融合效果,使得检测模型能更好地适应不同层次的语义信息。

主要改进机制:

1. 底层特征融合: AFPN通过引入底层特征的逐步融合,首先融合底层特征,接着深层特征,最后整合顶层特征。这种层级融合的方式有助于更好地利用不同层次的语义信息,提高检测性能。

2. 自适应空间融合: 引入自适应空间融合机制(ASFF),在多级特征融合过程中引入变化的空间权重,加强关键级别的重要性,同时抑制来自不同对象的矛盾信息的影响。这有助于提高检测性能,尤其在处理矛盾信息时更为有效。

3. 底层特征对齐: AFPN采用渐近融合的思想,使得不同层次的特征在融合过程中逐渐接近,减小它们之间的语义差距。通过底层特征的逐步整合,提高了特征融合的效果,使得模型更能理解和利用不同层次的信息。

个人总结:AFPN的灵感就像是搭积木一样,它不是一下子把所有的积木都放到一起,而是逐步地将不同层次的积木慢慢整合在一起。这样一来,我们可以更好地理解和利用每一层次的积木,从而构建一个更牢固的目标检测系统。同时,引入了一种智能的机制,能够根据不同情况调整注意力,更好地处理矛盾信息。

image.png

上面是AFPN的网络结构,可以看出从Backbone中提取出特征之后,将特征输入到AFPN中进行处理,然后它可以获得不同层级的特征进行融合,这也是它的主要思想之一,同时将结果输入到检测头中进行预测。

Snu77
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