YOLOv5改进 | 2023检测头篇 | 利用AFPN改进检测头适配YOLOv5版（全网独家创新）

发布时间：2024年01月08日

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YOLOv5改进AFPN结构，同时将AFPN融合到YOLOv5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YOLOv5适配AFPN增加小目标检测头)实现暴力涨点。同时在开始讲解之前推荐一下我的专栏，本专栏的内容支持(分类、检测、分割、追踪、关键点检测),专栏目前为限时折扣，欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。

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文章来源:https://blog.csdn.net/java1314777/article/details/135300801
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