小目标检测篇 | YOLOv8改进之增加小目标检测层（针对Neck网络为AFPN）

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个基于YOLO系列的实时物体检测算法的升级版，特别注重对小目标的检测能力。在原本的基础上，当 Neck 网络采用 Feature Pyramid Network (FPN) 或类似结构（如 Adaptive Feature Pyramid Network, AFPN）时，小目标检测层的加入有以下几个关键点：

多尺度特征融合：AFPN通过在不同层次上捕捉不同大小的上下文信息，有助于识别小目标。它将来自低分辨率特征图的细节信息与高分辨率特征图的全局上下文结合起来。

小目标导向设计：在YOLOv8的架构中，增加了专门处理小目标的分支或层。这些层可能会调整卷积核尺寸、步长等参数，以便更好地捕获小目标的特征。

精度提升技术：这可能包括使用较小的anchor box、增强弱监督学习（例如，通过非极大抑制抑制大目标并提高小目标的学习权重）、以及更精细的锚点配置等。

损失函数优化：为了更好地训练小目标检测器，YOLOv8可能会调整损失函数，使其更加关注小目标的精确度而不是召回率，因为对于小目标来说，误报的成本通常更高。

相关问题

YOLOV8改进neck部分AFPN

改进YOLOv8 Neck部分使用AFPN结构的方法
一、理解AFPN架构特点
AFPN（Adaptive Feature Pyramid Network），一种全新的渐进特征金字塔网络，在多尺度目标检测方面表现出色。相较于传统的FPN，AFPN通过自适应调整不同层次特征图的重要性来优化特征融合过程[^1]。
二、分析YOLOv8原有Neck设计
YOLOv8继承了YOLO系列模型高效简洁的特点，其颈部（Neck）模块负责连接骨干网与头部，主要作用是从多个尺度提取并增强语义信息。为了适配更先进的AFPN机制，需深入研究现有neck的设计原理及其源码实现方式。
三、移植AFPN到YOLOv8的具体操作
要将AFPN集成至YOLOv8框架内，建议按照如下思路展开工作：

修改配置文件：依据官方文档指导，编辑yolov8.yaml等相关设置项，定义新的neck组件参数；

编写自定义Layer类：基于PyTorch或其他深度学习库创建名为afpn_layer.py的新脚本，用于构建符合需求的AFPN层逻辑；

import torch.nn as nn

class AfpnLayer(nn.Module):
def __init__(self, in_channels_list, out_channel=256):
super(AfpnLayer, self).__init__()
# 定义各阶段卷积操作...

def forward(self, inputs):
# 实现前向传播算法...
pass

替换默认Neck实例：找到项目中初始化neck对象的位置，将其指向新开发好的AfpnLayer类；

验证性能提升效果：完成上述改动后，利用预训练权重继续微调整个网络直至收敛稳定，并对比原版YOLOv8的各项指标变化情况。

四、注意事项
在整个过程中需要注意保持代码风格一致性和可读性，同时密切关注可能出现的各种异常状况及时处理。另外考虑到版本差异等因素影响，具体实施细节可能会有所区别，请参照最新资料灵活调整方案。

yolov8改进Neck层怎么修改检测头

修改YOLOv8 Neck层以优化目标检测性能
更换Neck网络为BiFPN
为了提升小目标检测的效果，在YOLOv8中可以考虑将原有的Neck结构替换为双向特征金字塔网络（Bidirectional Feature Pyramid Network, BiFPN）。这种架构能更好地处理多尺度特征，尤其对于小目标而言效果显著[^1]。
from ultralytics import YOLO
import torch.nn as nn

class CustomYOLO(YOLO):
def __init__(self, model='yolov8n.yaml', cfg='', channels=3, classes=80, anchors=None):
super().__init__(model=model, cfg=cfg, channels=channels, classes=classes, anchors=anchors)

# Replace the original neck with a custom implementation of BiFPN here.
self.neck = build_bifpn() # Assuming `build_bifpn` is defined elsewhere.

def build_bifpn():
"""Builds an instance of Bidirectional Feature Pyramid Network."""
bifpn_layers = []

# Define your layers and connections for BiFPN

return nn.Sequential(*bifpn_layers)

添加小目标检测专用层
除了更改Neck部分外，还可以专门为小目标设计额外的检测层。这些新增加的小目标检测器可以帮助捕捉那些可能被标准检测器忽略掉的对象实例。这一步骤涉及到调整模型配置文件以及编写相应的Python代码来定义新的头部组件。
# yolov8_custom_head.yaml snippet
head:
- type: DetectSmallObjectsHead
args:
num_classes: ${nc}
ch_in: [256, 512, 768]
...

from typing import List
import torch

class DetectSmallObjectsHead(nn.Module):
def forward(self, x: List[torch.Tensor]):
"""
Forward pass through small object detection head

Args:
x (List[Tensor]): Input feature maps from different levels

Returns:
Tensor or list of Tensors containing predictions on each scale level
"""

outputs = [] # Process input features to produce detections at multiple scales

return outputs

通过上述方法可以在不改变原有框架的基础上有效增强YOLOv8针对小型物体识别的能力。值得注意的是，当引入像Gold-YOLO这样的改进措施时，GD机制同样有助于加强跨层次间的信息交流，进一步改善整体表现[^2]。