YOLOv8算法改进【NO.96】针对小目标检测有效果的ASF-YOLO_yolov8小目标检测改进

 前   言
       YOLO算法改进系列出到这，很多朋友问改进如何选择是最佳的，下面我就根据个人多年的写作发文章以及指导发文章的经验来看，按照优先顺序进行排序讲解YOLO算法改进方法的顺序选择。具体有需求的同学可以私信我沟通：

第一，创新主干特征提取网络，将整个Backbone改进为其他的网络，比如这篇文章中的整个方法，直接将Backbone替换掉，理由是这种改进如果有效果，那么改进点就很值得写，不算是堆积木那种，也可以说是一种新的算法，所以做实验的话建议朋友们优先尝试这种改法。

第二，创新特征融合网络，这个同理第一，比如将原yolo算法PANet结构改进为Bifpn等。

第三，改进主干特征提取网络，就是类似加个注意力机制等。根据个人实验情况来说，这种改进有时候很难有较大的检测效果的提升，乱加反而降低了特征提取能力导致mAP下降，需要有技巧的添加。

第四，改进特征融合网络，理由、方法等同上。

第五，改进检测头，更换检测头这种也算个大的改进点。

第六，改进损失函数，nms、框等，要是有提升检测效果的话，算是一个小的改进点，也可以凑字数。

第七，对图像输入做改进，改进数据增强方法等。

第八，剪枝以及蒸馏等，这种用于特定的任务，比如轻量化检测等，但是这种会带来精度的下降。

...........未完待续

一、创新改进思路或解决的问题

       这篇CVPR顶会提出的出了一种新的基于注意尺度序列融合的YOLO框架（ASF-YOLO），该框架结合了空间和尺度特征，实现了准确快速的细胞实例分割。

二、基本原理

原文链接： [2312.06458] ASF-YOLO: A Novel YOLO Model with Attentional Scale Sequence Fusion for Cell Instance Segmentation (arxiv.org)

​摘要：我们提出了一种新的基于注意尺度序列融合的YOLO框架（ASF-YOLO），该框架结合了空间和尺度特征，实现了准确快速的细胞实例分割。基于YOLO分割框架，我们使用尺度序列特征融合（SSFF）模块来增强网络的多尺度信息提取能力，并使用三重特征编码器（TPE）模块来融合不同尺度的特征图以增加详细信息。我们进一步引入了一种通道和位置注意机制（CPAM）来集成SSFF和TPE模块，该模块专注于信息通道和空间位置相关的小对象，以提高检测和分割性能。在两个细胞数据集上的实验验证表明，所提出的ASF-YOLO模型具有显著的分割精度和速度。在2018年数据科学碗数据集上，它实现了0.91的盒mAP、0.887的掩码mAP和47.3 FPS的推理速度，优于最先进的方法。

​

​

三、​添加方法

部分代码如下所示，详细改进代码可私信我获取。（扣扣2453038530）

nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.25  # layer channel multiple
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32
 
# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, C3, [128]],
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8
   [-1, 6, C3, [256]],
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16
   [-1, 9, C3, [512]],
   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32
   [-1, 3, C3, [1024]],
   [-1, 1, SPPF, [1024, 5]],  # 9
  ]
 
# YOLOv5 v6.0 head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]], #10
   [4, 1, Conv, [512, 1, 1]], #11
   [[-1, 6, -2], 1, Zoom_cat, []],  # 12 cat backbone P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 13
 
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], #14
   [2, 1, Conv, [256, 1, 1]], #15
   [[-1, 4, -2], 1, Zoom_cat, []],  #16  cat backbone P3
   [-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)
 
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], #18
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  #19 cat head P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)
 
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], #21
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  #22 cat head P5
   [-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)
 
   [[4, 6, 8], 1, ScalSeq, [256]], #24 args[inchane]
   [[17, -1], 1, Add, []], #25
 
   [[25, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

四、总结

预告一下：下一篇内容将继续分享深度学习算法相关改进方法。有兴趣的朋友可以关注一下我，有问题可以留言或者私聊我哦

PS：该方法不仅仅是适用改进YOLOv8，也可以改进其他的YOLO网络以及目标检测网络，比如YOLOv7、v6、v4、v3，Faster rcnn ，ssd等。

最后，有需要的请关注私信我吧。关注免费领取深度学习算法学习资料！