yolov5中加入小目标头，如何假的

小目标检测头的设计与集成
为了提升YOLOv5对于小目标的检测能力，在原有基础上引入额外的小目标检测头成为一种可行的方法。具体而言，可以在主干网络较浅层次处（如P2层），引出一个新的分支作为专门用于捕捉细粒度特征的小目标检测头[^1]。
添加新的检测头到现有架构中
考虑到原生YOLOv5已经具备三个不同尺度上的预测输出路径，默认情况下这些路径分别对应着大中小三种尺寸物体的有效覆盖范围；然而针对更细微级别的实体，则需进一步增强低级语义信息表达力。为此，可以从早期卷积层抽取高分辨率特征映射，并构建附加的轻量化头部组件来进行补充性的回归定位计算：
import torch.nn as nn

class SmallObjectDetectionHead(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=80):
super(SmallObjectDetectionHead, self).__init__()

# 假设输入通道数为C_in
C_in = 256

self.conv1 = nn.Conv2d(C_in, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(128)
self.act1 = nn.LeakyReLU(negative_slope=.1)

self.output_conv = nn.Conv2d(
in_channels=128,
out_channels=num_classes * (5 + 4),
kernel_size=(1, 1),
stride=(1, 1))

def forward(self, x):
x = self.act1(self.bn1(self.conv1(x)))
return self.output_conv(x).permute((0, 2, 3, 1)).contiguous()
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此代码片段定义了一个简单的卷积神经网络模块SmallObjectDetectionHead，它接受来自特定中间层（比如P2）提取出来的特征图并对其进行处理以生成最终的小目标边界框坐标及类别概率估计值。这里假设每个网格单元负责预测固定数量的对象实例及其属性向量长度设定为(5+num_classes)——其中前五个参数表示位置偏移量和宽高中心点坐标的缩放因子，其余部分则用来编码分类得分分布情况。
特征融合策略
除了单纯地堆砌更多的探测节点外，合理利用多源异构表征之间的互补关系同样重要。例如，可以采用跳跃连接机制将高层抽象概念传递给新加入的小型化探针端口，从而帮助后者更好地理解局部纹理模式背后的全局意义。此外，还可以尝试借鉴注意力机制的思想，动态调整各支路权重分配比例，使整个体系更加聚焦于那些真正值得关注的关键区域之上[^5]。
通过上述方式改造后的YOLOv5不仅能在保持原有优势的同时显著改善对小型障碍物或细节结构的认知精度，而且由于新增加的部分相对独立运作而不至于破坏整体框架稳定性，便于后续迭代升级过程中持续优化改进。