yolo11增加小目标检测头

### 如何在 YOLOv11 中增加小目标检测模块或头部结构 为了提升 YOLOv11 的小目标检测能力，可以借鉴最新的研究成果和技术改进方法。以下是具体实现方式： #### 1. 添加 FASFFHead 检测头 FASFFHead 是一种辅助特征融合检测头，专门设计用于改善小目标检测效果[^2]。通过引入该模块，可以在原有基础上进一步增强模型对小尺寸物体的感知能力。 - **YAML 文件配置** 需要在 `model.yaml` 或其他相关配置文件中定义新的检测头部分。以下是一个可能的 YAML 结构示例： ```yaml head: - from: [-1, -3, -5] module: models.common.FASFFHead args: [num_classes=80, depth_multiple=0.33, width_multiple=0.5] ``` - **代码集成** 如果需要手动调整源码，则需扩展 `models/common.py` 并加入如下逻辑： ```python class FASFFHead(nn.Module): def __init__(self, c1, num_classes, depth_multiple, width_multiple): super().__init__() self.depth_gain = max(round(3 * depth_multiple), 1) self.width_gain = int(c1 * width_multiple) # 定义具体的层操作... self.conv1 = Conv(self.width_gain, self.width_gain, k=3, s=1) self.fusion_layer = nn.Sequential(*[Conv(self.width_gain, self.width_gain)] * self.depth_gain) def forward(self, x): fused_output = self.fusion_layer(x[-1]) return fused_output ``` #### 2. 引入 GhostNet 卷积模块 GhostNet 提供了一种高效的轻量化卷积方案，在不显著增加计算量的情况下提升了模型表现[^1]。将其应用于 backbone 层次能够有效缓解因分辨率降低而导致的小目标信息丢失问题。 - 修改 Backbone 部分时可替换传统卷积单元为 GhostModule： ```python import torch.nn as nn class GhostModule(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, kernel_size=1, ratio=2, dw_size=3, stride=1, relu=True): super(GhostModule, self).__init__() init_channels = math.ceil(oup / ratio) new_channels = init_channels*(ratio-1) self.primary_conv = nn.Conv2d(inp, init_channels, kernel_size, stride=stride, padding=(kernel_size//2)) self.cheap_operation = nn.Conv2d(init_channels, new_channels, dw_size, groups=init_channels, padding=dw_size//2) def forward(self, x): x1 = self.primary_conv(x) x2 = self.cheap_operation(x1) out = torch.cat([x1,x2], dim=1) return out ``` #### 3. 使用 RepGFPN Neck 构建更强大的上下文关联 RepGFPN 是一种新型颈部架构，旨在加强不同尺度间的信息交互作用。它有助于捕捉更多细节层次上的空间关系，从而提高对于复杂场景中小目标的理解精度。 - 更新 neck 组件可以通过重写对应类来完成： ```python class RepGFPN(nn.Module): def __init__(self, channels_list=[256, 512, 1024]): super(RepGFPN, self).__init__() self.lateral_convs = nn.ModuleList([ nn.Conv2d(channels_list[i], 256, kernel_size=1) for i in range(len(channels_list))]) def forward(self, inputs): laterals = [lateral_conv(inputs[i]) for i,lateral_conv in enumerate(self.lateral_convs)] used_backbone_levels = len(laterals) for i in range(used_backbone_levels - 1, 0, -1): prev_shape = laterals[i - 1].shape[2:] laterals[i - 1] += F.interpolate( laterals[i], size=prev_shape, mode='nearest') outs = [ F.max_pool2d(out, kernel_size=1, stride=1) for out in laterals] return tuple(outs) ``` #### 4. 应用 CA 和 Transformer 注意力机制 通道注意力（Channel Attention）以及自注意机制可以帮助突出重要区域并抑制无关干扰项^。这些技术特别适合处理低对比度或者遮挡情况下的小型对象分类任务。 - 实现 CA 可以采用如下形式： ```python class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channel, channel // reduction), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(channel // reduction, channel)) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x).view(b,c) y = self.fc(y).view(b,c,1,1) return x * y.expand_as(x) ``` 最后一步涉及损失函数的选择——推荐尝试 NWD 方法替代标准交叉熵损失以便更好地适应不平衡数据分布特性。 ---