neck专题

关键点检测（6）——yolov8-neck的搭建

话接上文。之前学习了backbone，这里就学习neck了。我这里还是会以先以yolov8-pose的网络结构为例进行展示，然后再学习其neck层如何搭建。而Neck（颈部，连接部）是一个中间层，用于对来自backbone的特征进行融合，以提升模型地性能。yolov8并没有使用Neck这个概念，但其中架构图中Head中类似PANet功能地部分也可以归为Neck。所以我们这里会主要学习一下FPN

汇总|目标检测中的数据增强、backbone、head、neck、损失函数

一、数据增强方式 random eraseCutOutMixUpCutMix色彩、对比度增强旋转、裁剪解决数据不均衡： Focal losshard negative example miningOHEMS-OHEMGHM（较大关注easy和正常hard样本，较少关注outliners）PISA 二、常用backbone VGGResNet（ResNet18，50，100）Re

【YOLOv8改进[Neck]】小目标遮挡检测的性能提升（SEAM、MultiSEAM）- 目标遮挡检测（本文包含代码 + 修改方式等全部内容）

目录一 SEAM 和 Repulsion Loss 1 SEAM 2 MultiSEAM 3 排斥损失Repulsion Loss 二使用SEAM和 MultiSEAM改进YoloV8

YOLOv5改进（二）BiFPN替换Neck网络

前言针对红绿灯轻量化检测，上一节使用MobileNetv3替换了主干网络，本篇将在使用BiFPN替换Neck的方式优化算法~ 往期回顾 YOLOv5改进（一）MobileNetv3替换主干网络目录一、BiFPN简介二、改进方法一第一步：在common.py中添加BiFPN模块第二步：在yolo.py中的parse_model函数加入类名第三步：制作模型配置文件第四步：验证新加入

YoloV8改进策略：注意力改进|Neck改进|自研全新的Mamba注意力|即插即用，简单易懂:附结构图|检测、分割、关键点均适用（独家原创，全世界首发）

摘要无Mamba不狂欢，本文打造基于Mamba的注意力机制。全世界首发基于Mamba的注意力啊！对Mamba感兴趣的朋友一定不要错过啊！本文使用Mamba改进YoloV8的Block和BackBone实现涨点。环境系统：ubuntu22.04 CUDA：12.1 python：3.11 显卡驱动：545 安装过程系统、CUDA和python的安装过程忽略，这些都能找到。

YOLOv9改进策略 | Neck篇 | 2024.1最新MFDS-DETR的HS-FPN改进特征融合层（轻量化Neck、全网独家首发）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是最近这几天最新发布的改进机制MFDS-DETR提出的一种HS-FPN结构，其是一种为白细胞检测设计的网络结构，主要用于解决白细胞数据集中的多尺度挑战。它的基本原理包括两个关键部分：特征选择模块和特征融合模块。其可以起到特征选择的作用，非常适合轻量化的读者来使用，其存在二次创新和多次创新的机会，利用该结构参数量下降了约100W，本专栏每周更新3-5篇最新

YoloV8改进策略：注意力改进、Neck层改进|自研全新的Mamba注意力|即插即用，简单易懂|附结构图|检测、分割、关键点均适用（独家原创，全世界首发）

摘要无Mamba不狂欢，本文打造基于Mamba的注意力机制。全世界首发基于Mamba的注意力啊！对Mamba感兴趣的朋友一定不要错过啊！基于Mamba的高效注意力代码和结构图 import torch import torch.nn as nn # 导入自定义的Mamba模块 from mamba_ssm import Mamba class EfficientMamba

特征融合篇 | YOLOv8改进之将Neck网络更换为多级特征融合金字塔HS-FPN | 助力小目标检测

前言：Hello大家好，我是小哥谈。HS-FPN（Hierarchical Scale Feature Pyramid Network）是一种用于目标检测任务的网络结构。它是在传统的Feature Pyramid Network（FPN）基础上进行改进的。HS-FPN的主要目标是解决目标检测中存在的多尺度问题。在传统的FPN中，通过在不同层级上融合特征图来获取多尺度信息，但是这种方法存在信息

特征融合篇 | YOLOv8改进之将Neck网络更换为GFPN（附2种改进方法）

前言：Hello大家好，我是小哥谈。GFPN（Global Feature Pyramid Network）是一种用于目标检测的神经网络架构，它是在Faster R-CNN的基础上进行改进的，旨在提高目标检测的性能和效果。其核心思想是引入全局特征金字塔，通过多尺度的特征融合来提取更丰富的语义信息。具体来说，GFPN包含了一个主干网络和一个特征金字塔网络。本文所作出的改进是更换YOLOv8的N

【YOLOv5改进系列(10)】高效涨点----将CAM（上下文增强模块）添加到Neck特征融合模块当中

文章目录 🚀🚀🚀前言一、1️⃣ 添加位置二、2️⃣修改代码内容三、3️⃣参数量变化四、4️⃣实验结果4.1 🎓 替换掉SPPF实验结果4.2 ✨在Neck部分添加CAM 👀🎉📜系列文章目录【YOLOv5改进系列(1)】高效涨点----使用EIoU、Alpha-IoU、SIoU、Focal-EIOU替换CIou 【YOLOv5改进系列(2)】高效涨

特征融合篇 | YOLOv8改进之将Neck网络更换为BiFPN

前言：Hello大家好，我是小哥谈。BiFPN是一种卷积神经网络结构，它结合了自注意力编码器和多头注意力解码器，同时使用两个特征金字塔（即低分辨率和更高分辨率）来捕获不同尺度的特征，这种网络结构在目标检测、人脸识别等任务中表现出色。本文就教大家如何在YOLOv8的Neck网络中添加BiFPN。🌈 目录 🚀1.基础概念

YOLOv8改进：融合Gold-YOLO Neck(RepGDNeck)

非常重要讲解视频链接(2024.1.22更新)前言一、ultralytics\ultralytics\nn\modules二、ultralytics\ultralytics\nn三、ultralytics\cfg\models\v8四、训练Neck visio资源下载参考资料实验结果（23.11.28更新）非常重要由于ulralytics在不断更新，所以下列直接替换可

小目标检测篇 | YOLOv8改进之增加小目标检测层（针对Neck网络为AFPN）

前言：Hello大家好，我是小哥谈。小目标检测是计算机视觉领域中的一个研究方向，旨在从图像或视频中准确地检测和定位尺寸较小的目标物体。相比于常规目标检测任务，小目标检测更具挑战性，因为小目标通常具有低分辨率、低对比度和模糊等特点，容易被背景干扰或遮挡。本篇文章就给大家介绍如何在将YOLOv8的Neck网络更换为AFPN之后如何去添加小目标检测层。🌈 目录 🚀1.基础概念

Slim-Neck by GSConv

paper：Slim-neck by GSConv: A better design paradigm of detector architectures for autonomous vehicles official implementation：https://github.com/alanli1997/slim-neck-by-gsconv 背景目标检测是计算机视觉中一个重要的下游

YOLOv8改进，添加GSConv+Slim Neck，有效提升目标检测效果，代码改进（超详细）

目录摘要主要想法 GSConv GSConv代码实现 slim-neck slim-neck代码实现 yaml文件完整代码分享总结摘要目标检测是计算机视觉中重要的下游任务。对于车载边缘计算平台来说，巨大的模型很难达到实时检测的要求。而且，由大量深度可分离卷积层构建的轻量级模型无法达到足够的精度。我们引入了一种新的轻量级卷积技术 GSConv，

Interleaved 3D-CNNs for Joint Segmentation of Small-Volume Structures in Head and Neck CT Images-笔记

传统分割：（1）Atlas based methods, （2）Statistical shape/appearance based methods （3）Classification based methods 论文方法： 1.调整窗宽窗位为[-200，200]。（肉眼可以观察软组织器官） 2.采用MABS method方法粗定位ROIs。使用归一化互信息指导配准。配准包含

YOLOv8改进 | Neck篇 | 当SDI碰上BiFPN形成全新的特征金字塔网络（全网独家创新）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用多层次特征融合模块（SDI）配上经典的加权双向特征金字塔网络Bi-FPN形成一种全新的Neck网络结构，从而达到二次创新的效果，其中（SDI）模块的主要思想是通过整合编码器生成的层级特征图来增强图像中的语义信息和细节信息。Bi-FPN无需过多介绍其作为经典的特征金字塔网络其效果一直以来都是非常的不错，其中Bi-FPN的劣势主要是时间过于久远，但是SDI

YOLOv8改进 | Neck篇 | 结合SDI和ASF-YOLO形成全新的特征金字塔网络（分割高效涨点）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用多层次特征融合模块（SDI）配上经典的加权双向特征金字塔网络ASF-YOLO的Neck形成一种全新的Neck网络结构，从而达到二次创新的效果，其中（SDI）模块的主要思想是通过整合编码器生成的层级特征图来增强图像中的语义信息和细节信息。ASF-YOLO（发布于2023.12月份的最新机制），其是特别设计用于细胞实例分割。这个模型通过结合空间和尺度特征，

YOLOv5改进 | 一文汇总：如何在网络结构中添加注意力机制、C3、卷积、Neck、SPPF、检测头

一、本文介绍本篇文章的内容是在大家得到一个改进版本的C3一个新的注意力机制、或者一个新的卷积模块、或者是检测头的时候如何替换我们YOLOv5模型中的原有的模块，从而用你的模块去进行训练模型或者检测。因为最近开了一个专栏里面涉及到挺多改进的地方，不能每篇文章都去讲解一遍如何修改，就想着在这里单独出一期文章进行一个总结性教程，大家可以从我的其它文章中拿到修改后的代码，从这篇文章学会如何去添加到你的

YOLOv5改进 | Neck篇 | 2024.1最新MFDS-DETR的HS-FPN改进特征融合层（轻量化Neck、全网独家首发）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是最近这几天最新发布的改进机制MFDS-DETR提出的一种HS-FPN结构，其是一种为白细胞检测设计的网络结构，主要用于解决白细胞数据集中的多尺度挑战。它的基本原理包括两个关键部分：特征选择模块和特征融合模块，在本文的下面均会有讲解，这个结构是非常新颖的，代码仅仅更新了三天。其可以起到特征选择的作用，非常适合轻量化的读者来使用，其存在二次创新和多次创新的机

【RT-DETR有效改进】利用Damo-YOLO的RepGFPN改进特征融合层（高效重参数化Neck）

👑欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR👑 一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是Damo-YOLO的RepGFPN（重参数化泛化特征金字塔网络），利用其优化RT-DETR的Neck部分，可以在不影响计算量的同时大幅度涨点（亲测在小目标和大目标检测的数据集上效果均表现良好涨点幅度超级高！）。RepGFPN不同于以往提出的改进模块，其更像是一种结构一种思想(一种处理事情的方法)

RT-DETR改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、RepC3、注意力机制、Neck上百种创新机制

💡 RT-DETR改进有效系列目录 💡 前言 Hello，各位读者们好 Hello，各位读者，距离第一天发RT-DETR的博客已经过去了接近两个月，这段时间里我深入的研究了一下RT-DETR在ultralytics仓库的使用，旨在为大家解决为什么用v8的仓库训练的时候模型不收敛，精度差的离谱的问题，我也是成功的找到了解决方案，对于ultralytics仓库进行多处改进从

Patch-Based 3D Unet for Head and Neck Tumor Segmentation with an Ensemble of Conventional and Dilate

Patch-Based 3D Unet for Head and Neck Tumor Segmentation with an Ensemble of Conventional and Dilated Convolutions 总结：普通的3D Unet通过超参数（patch size、loss、convolution）的调整，创建了五个模型（也就是使用不同超参数的五个3D Unet），将总体

YOLOv5改进有效涨点目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

⭐ YOLOv5改进有效系列目录 ⭐ 前言 Hello，各位读者们好本专栏自开设一个月以来已经更新改进教程50余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的YOLOv5文档并不能在CSDN上传(所有的创新点都经过我的测试是可用的，得到该文件之后大家可以随意组合使用)，所以会建立群的

YOLOv5改进 | Neck篇 | 利用Damo-YOLO的RepGFPN改进特征融合层

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是Damo-YOLO的RepGFPN（重参数化泛化特征金字塔网络），利用其优化YOLOv5的Neck部分，可以在不影响计算量的同时大幅度涨点（亲测在小目标和大目标检测的数据集上效果均表现良好涨点幅度超级高！）。RepGFPN不同于以往提出的改进模块，其更像是一种结构一种思想(一种处理事情的方法)，RepGFPN相对于BiFPN和之前的FPN均有一定程度上的

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

👑 YOLOv8改进有效系列目录 👑 前言 Hello，各位读者们好本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程60余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的YOLOv8文档并不能在CSDN上传(所有的创新点都经过我的测试是可用的，得到该文件之后大家可以随意组合使用)，所以会建立