yolov8检测头改进

YOLOv8检测头改进方法
在探讨YOLOv8检测头的改进时，基于Damo-YOLO和DyHead检测头的方法提供了显著提升模型性能的新思路[^1]。
多尺度特征融合增强
通过引入多尺度特征金字塔网络（FPN），可以有效提高小物体检测精度。该技术允许不同层次的特征图相互补充，从而增强了对于各种尺寸目标的有效捕捉能力。
def build_fpn(features):
p3, p4, p5 = features[-1], features[-2], features[-3]

# 上采样并相加
p4_upsampled = tf.image.resize(p5, size=(tf.shape(p4)[1:3]))
p4_plus = p4 + p4_upsampled

p3_upsampled = tf.image.resize(p4_plus, size=(tf.shape(p3)[1:3]))
p3_out = conv_block(p3 + p3_upsampled)

# 下采样并相加
p4_out = conv_block(tf.keras.layers.MaxPooling2D()(p3_out) + p4_plus)
p5_out = conv_block(tf.keras.layers.MaxPooling2D()(p4_out) + p5)

return [p3_out, p4_out, p5_out]
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动态权重分配机制
采用动态头部(Dynamic Head)，即DyHead策略，在训练过程中自适应调整各层之间的连接强度。此方法能够使网络更专注于重要的区域，并减少背景噪声的影响，进而改善整体定位准确性。
高效锚框设计
优化后的锚框生成算法不再依赖预定义形状集，而是利用聚类分析自动学习最佳比例参数。这不仅简化了配置过程，还提高了对未知场景下新类别对象识别的效果。
自注意力模块集成
融入Transformer中的Self-Attention组件作为额外路径加入到原有卷积操作之中。这种混合型架构有助于捕获远程依赖关系以及局部细节信息间的交互作用，进一步提升了复杂背景下密集排列物品区分度的表现水平。