YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用AFPN改进检测头适配YOLOv8版（全网独家创新）_afpn yolo

作者：从前慢现在也慢 | 2024-07-21 04:34:27

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afpn yolo

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。本文在AFPN的结构基础上，为了适配YOLOv8改进AFPN结构，同时将AFPN融合到YOLOv8中(因为AFPN需要四个检测头，我们只有三个，下一篇文章我会出YOLOv8适配AFPN增加小目标检测头)实现暴力涨点。

推荐指数：⭐⭐⭐⭐

打星原因：为什么打四颗星是因为我觉得这个机制的计算量会上涨，这是扣分点，同时替换这个检测头刚开始前20个epochs的效果不好，随着轮次的增加涨幅才能体现出来，这也是扣分点，我给结构打分完全是客观的，并不是我推出的结构必须满分。

专栏目录：YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

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

一、本文介绍

二、AFPN基本框架原理编辑

2.1 AFPN的基本原理

三、Detect_AFPN完整代码

四、手把手教你添加Detect_AFPN检测头

4.1 修改一

4.2 修改二

4.3 修改三

4.4 修改四

4.5 修改五

4.6 修改六

4.7 修改七

4.8 修改八

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