YOLOv8改进 | 检测头篇 | 独创RFAHead检测头超分辨率重构检测头（适用Pose、分割、目标检测）

本文主要是介绍YOLOv8改进 | 检测头篇 | 独创RFAHead检测头超分辨率重构检测头（适用Pose、分割、目标检测），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是RFAHead，该检测头为我独家全网首发，本文主要利用将空间注意力机制与卷积操作相结合的卷积RFAConv来优化检测头，其核心在于优化卷积核的工作方式，特别是在处理感受野内的空间特征时。RFAConv主要的优点就是增加模型的特征提取能力，这对于对于那些数据集中有困难识别的样本来说是非常有效的解决方法，同时本文的检测头结构为我本人独家提出，全网仅此一份，结构非常新颖，想要发表论文的读者非常推荐使用，同时本文的改进内容支持Pose、分割、目标检测。

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