Neck

轻量化与性能双提升：YOLOv8中的Slim-Neck特征融合创新【YOLOv8】

专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录轻量化与性能双提升：YOLOv8中的Slim-Neck特征融合创新YOLOv8

程序员Gloria·2025-06-25 20:48

YOLOv10改进策略【Neck】| BMVC 2024 MASAG 模块（多尺度自适应空间注意门）：动态感受野与空间注意力增强多尺度目标检测精度

一、本文介绍本文主要利用MSA2NetMSA^{2}NetMSA2Net中的MASAG模块优化YOLOv10的目标检测网络模型。MASAG(Multi-ScaleAdaptiveSpatialAttentionGate)模块通过动态调制空间注意力权重与多尺度感受野，实现了对跨层级特征图中局部细节与全局语义的智能聚合。将其应用于YOLOv10的改进过程中，针对目标

Limiiiing·2025-06-23 13:54

目标检测neck经典算法之FPN的源码实现

ZzzZ31415926·2025-06-23 09:29

Datawhale YOLO Master 第1次笔记

yolo-masterYOLO系列模型堪称算法界的《五年高考三年模拟》：代码比字典的释义还易懂：PyTorch版源码自带"防脱发"注释，连数据加载器都写着"这里可以加缓存哦~"训练自由度高过还原魔方：从640x640输入尺寸到Neck

weixin_44811994·2025-06-22 07:36

YOLOv12改进策略【Neck】| BMVC 2024 MASAG 模块（多尺度自适应空间注意门）：动态感受野与空间注意力增强多尺度目标检测精度

一、本文介绍本文主要利用MSA2NetMSA^{2}NetMSA2Net中的MASAG模块优化YOLOv12的目标检测网络模型。MASAG(Multi-ScaleAdaptiveSpatialAttentionGate)模块通过动态调制空间注意力权重与多尺度感受野，实现了对跨层级特征图中局部细节与全局语义的智能聚合。将其应用于YOLOv12的改进过程中，针对目标

Limiiiing·2025-06-20 15:17

pp-ocrv5中的改进-跨阶段特征融合（CSP-PAN）以及在 Neck 部分引入 CSP-PAN后为何就能解决小文本漏检问题？

背景：PP-OCR的Neck部分与PAN在PP-OCRv3及之前的版本中，Neck部分使用的是标准的**PAN（PathAggregationNetwork）**结构。

·2025-06-19 16:28

深度学习 backbone，neck，head网络关键组成

在深度学习，尤其是计算机视觉任务中，backbone（骨干网络），neck（颈部），head（头部）是网络的关键组成部分，各自承担了不同的功能：1，总署：Backbone,译作骨干网络，主要指用于特征提取的

SLAM必须dunk·2025-06-18 02:12

YOLOv12改进策略【卷积层】| ICCV-2023 SAFM 空间自适应特征调制模块对A2C2f进行二次创新

专栏目录：YOLOv12改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进专栏地址：YOLOv

Limiiiing·2025-06-16 18:04

YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 SAFM 空间自适应特征调制模块对 C2fCIB 、PSA 进行二次创新

专栏目录：YOLOv10改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进专栏地址：

Limiiiing·2025-06-16 18:34

YOLOv12改进策略【Neck】| 替换颈部结构为TPAMI 2025的Hyper-YOLO

专栏目录：YOLOv12改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进专栏地址：YOLOv12改进专栏——以发表论文的角度，快速准

Limiiiing·2025-06-09 08:07

YOLOv10改进策略【Neck】| 替换颈部结构为TPAMI 2025的Hyper-YOLO

专栏目录：YOLOv10改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进专栏地址：YOLOv10改进专栏——以发表论文的角度，快速准

Limiiiing·2025-06-09 08:07

【目标检测】检测网络中neck的核心作用

1.neck最主要的作用就是特征融合，融合就是将具有不同大小感受野的特征图进行了耦合，从而增强了特征图的表达能力。

猫天意·2025-06-02 23:32

YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| CVPR2024 CAA上下文锚点注意力机制

专栏目录：YOLOv9改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改

Limiiiing·2025-05-28 00:51

YOLOv11改进 | Neck篇 | 双向特征金字塔网络BiFPN助力YOLOv11有效涨点

YOLOv11改进|Neck篇|双向特征金字塔网络BiFPN助力YOLOv11有效涨点引言目标检测领域的最新进展表明，特征金字塔网络（FPN）的设计对模型性能具有决定性影响。

wei子·2025-05-28 00:19

2、YOLOv12架构解析：速度与精度的艺术

想象一下：当你走进一家咖啡馆时，你的大脑会：快速扫描整个场景（Backbone）注意到重要区域：柜台、座位区（Neck）精确识别：拿铁咖啡、巧克力蛋糕（Head）YOLOv12的工作方式惊人地相似！

进取星辰·2025-05-25 19:18

YOLOv11改进 | Neck篇 | 轻量化跨尺度跨通道融合颈部CCFM助力YOLOv11有效涨点

YOLOv11改进|Neck篇|轻量化跨尺度跨通道融合颈部CCFM助力YOLOv11有效涨点引言在目标检测领域，YOLO系列算法因其卓越的速度-精度平衡而广受欢迎。

wei子·2025-05-21 23:36

YOLOv8模型结构详解

本文将深入解析YOLOv8的核心结构，包括Backbone（主干网络）、Neck（颈部网络）和Head（检测头），并通过代码示例帮助理解其工作原理。2.YOLOv8架构概述YOLOv8

那年一路北·2025-05-11 00:03

【读论文】面向小目标的轻型变电设备缺陷检测算法

+国网山东电力研究院，具备电力系统与CV交叉领域研究背景核心问题：变电站复杂场景下小目标缺陷漏检率高、现有算法复杂度高方法论：EfficientFormerV2主干网络+LSKA注意力机制+ASF2-Neck

学渣67656·2025-04-27 21:39

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_如何在网络结构中添加注意力机制、c2f

基础篇(一)：详解YOLOv8网络结构/环境搭建/数据集获取/训练/推理/验证/导出/部署：详解YOLOv8网络结构/环境搭建/数据集获取/训练/推理/验证/导出/部署")(二):利用恒源云在云端租用GPU服务器训练YOLOv8模型(包括Linux系统命令讲解):利用恒源云在云端租用GPU服务器训练YOLOv8模型(包括Linux系统命令讲解)")(三)：YOLOv8|代码逐行解析(一)|项目目录

2401_85123508·2025-04-26 14:53

YOLOv12 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 - 针对多尺度、小目标、遮挡、复杂环境、噪声等问题！

在YOLO系列一路狂飙之后，YOLOv12带来了令人耳目一新的范式转变——它不再以CNN为绝对核心，而是首次围绕注意力机制构建YOLO框架，在保证实时性的前提下，将检测精度再次推向新高度！为了进一步探索其性能潜力，我在YOLOv12的基础上进行了系统性改进与重构，涉及特征提取、注意力机制、特征融合、结构连接、检测头设计等多个维度，总计超过一百多种优化点。本专栏将对这些模块进行逐一拆解与分享。现实目

一勺汤·2025-04-26 14:23

YOLO11改进 | 特征融合Neck篇之Lowlevel Feature Alignment机制：多尺度检测的革新性突破

##为什么需要重新设计特征融合机制？在目标检测领域，YOLO系列模型因其高效的实时性成为工业界和学术界的标杆。然而，随着应用场景的复杂化（如自动驾驶中的多尺度目标、无人机图像中的小物体检测），传统特征融合策略的局限性逐渐暴露：**特征对齐不足导致语义信息错位、多层级信息融合效率低、小目标特征易丢失**。这些问题直接影响模型在复杂场景下的鲁棒性。针对这一挑战，本文提出一种创新性特征融合机制——**L

Loving_enjoy·2025-04-22 16:29

YOLOv11原创改进专栏|专栏介绍&目录

一、专栏简介本专栏自2024年12月01日开始持续更新，专栏主要面向YOLOv11的各种改进，主要改进方向为Backbone（主干）、Conv、C2f、注意力机制、Neck以及检测头的改进，本专栏会涉及到提高精度

逐梦藏蓝-Payne·2025-04-04 08:55

《Hello YOLOv8从入门到精通》4，模型架构和骨干网络Backbone调优实践

YOLOv8是由Ultralytics开发的最先进的目标检测模型，其模型架构细节包括骨干网络（Backbone）、颈部网络（Neck）和头部网络（Head）三大部分。

Jagua·2025-03-16 10:54

YOLOv12改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

必读内容船新的YOLOv12改进专栏~1️⃣什么！不知道如何改进模型⁉️本专栏所使用并改进的每一个模块均包含详细的模块分析、原理讲解、个人总结、多种改进方式以及完整的修改流程，所有改进100%可直接运行，性价比极高。2️⃣找不到合适的模块⁉️所有改进点均为近三年顶会，顶刊提出的先进算法，将其融入到YOLOv12中，并进行二次创新，新颖度高，创新度高，能够适应不同的任务场景。3️⃣不确定自己改进的步

Limiiiing·2025-03-13 00:27

《YOLOv12魔术师专栏》专栏介绍 & 专栏目录

《YOLOv12魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新（更新日期25.03.05）：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【主干篇】【neck优化】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失

AI小怪兽·2025-03-05 15:24

自动驾驶之BEVDet

BEVDet主要分为4个模块：1、图像视图编码器（Image-viewEncoder）:就是一个图像特征提取的网络，由主干网络backbone+颈部网络neck构成。

maxruan·2025-02-27 16:13

joint_info smpl

Metrabs_PoseEstimationdefget_joint_info():joint_names_smpl=('pelv,lhip,rhip,bell,lkne,rkne,spin,lank,rank,thor,ltoe,rtoe,neck

AI算法网奇·2025-02-20 22:27

【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+CSWinTransformer: 交叉窗口注意力Transformer助力YOLOv11有效涨点；

YOLOV11目标检测改进实例与创新改进专栏专栏地址：YOLOv11目标检测改进专栏，包括backbone、neck、loss、分配策略、组合改进、原创改进等本文介绍发paper，毕业皆可使用。

算法conv_er·2025-02-18 15:43

YOLOv8改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力

一、本文介绍本文主要利用GOLD-YOLO中的颈部结构优化YOLOv8的网络模型。GOLD-YOLO颈部结构中的GD机制借鉴了全局信息融合的理念，通过独特的模块设计，在不显著增加延迟的情况下，高效融合不同层级的特征信息。将其应用于YOLOv8的改进过程中，能够使模型更有效地整合多尺度特征，减少信息损失，强化对不同大小目标物体的特征表达，从而提升模型在复杂场景下对目标物体的检测精度与定位准确性。专栏

Limiiiing·2025-02-12 09:31

YOLOv8改进策略【Neck】| TPAMI 2024 FreqFusion 频域感知特征融合模块解决密集图像预测问题

一、本文介绍本文主要利用FreqFusion结构改进YOLOv8的目标检测网络模型。FreqFusion结构针对传统特征融合在密集图像预测中存在的问题，创新性地引入自适应低通滤波器生成器、偏移量生成器和自适应高通滤波器生成器。将FreqFusion应用于YOLOv8的改进过程中，能够使模型在处理复杂场景图像时，更精准地聚焦目标物体边界，减少背景噪声干扰，显著强化目标物体边界特征表达，进而提升模型在

Limiiiing·2025-02-11 09:37

YOLOv10改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力

一、本文介绍本文主要利用GOLD-YOLO中的颈部结构优化YOLOv10的网络模型。GOLD-YOLO颈部结构中的GD机制借鉴了全局信息融合的理念，通过独特的模块设计，在不显著增加延迟的情况下，高效融合不同层级的特征信息。将其应用于YOLOv10的改进过程中，能够使模型更有效地整合多尺度特征，减少信息损失，强化对不同大小目标物体的特征表达，从而提升模型在复杂场景下对目标物体的检测精度与定位准确性。

Limiiiing·2025-02-02 10:50

YOLOv10改进策略【Neck】| HS-FPN：高级筛选特征融合金字塔，加强细微特征的检测

一、本文介绍本文将HS-FPN结构融入YOLOv10以优化目标检测网络模型。HS-FPN借助通道注意力机制及独特的多尺度融合策略，有效应对目标尺寸差异及特征稀缺问题。在YOLOv10中应用HS-FPN时，其利用高级特征筛选低级特征，增强特征表达，助力模型精准定位和识别目标，减少因尺度变化及特征不足导致的检测误差，显著提升YOLOv10在各项检测任务中的准确性与稳定性。专栏目录：YOLOv10改进目

Limiiiing·2025-02-02 10:49

【YOLOv11改进- 注意力机制】YOLOv11+SCSA注意力机制（2024）: 最新空间和通道协同注意力,助力YOLOv11有效涨点；包含二次创新

YOLOV11目标检测改进实例与创新改进专栏专栏地址：YOLOv11目标检测改进专栏，包括backbone、neck、loss、分配策略、组合改进、原创改进等；本文介绍本文给大家带来的改进内容是在YOLOv11

算法conv_er·2025-01-30 02:08

RT-DETR改进策略【Neck】| PRCV 2023，SBA（Selective Boundary Aggregation）：特征融合模块，描绘物体轮廓重新校准物体位置，解决边界模糊问题

一、本文介绍本文主要利用DuAT中的SBA模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。SBA模块借鉴了医疗图像分割中处理边界信息的独特思路，通过创新性的结构设计，在维持合理计算复杂度的基础上，巧妙融合浅层的边界细节特征与深层的语义信息，实现边界特征的精准提取与语义信息的有效整合。将其应用于RT-DETR的改进过程中，能够使模型着重聚焦于目标物体的边界区域，降低背景及其他无关信息的影响，强化目标物体的

Limiiiing·2025-01-21 04:46

深度学习图像算法中的网络架构：Backbone、Neck 和 Head 详解

在这些任务的网络架构中，通常可以分为三个主要部分：Backbone、Neck和Head。

肥猪猪爸·2025-01-17 02:27

YOLOv11改进策略【Neck】| TPAMI 2024 FreqFusion 频域感知特征融合模块解决密集图像预测问题

一、本文介绍本文主要利用FreqFusion结构改进YOLOv11的目标检测网络模型。FreqFusion结构针对传统特征融合在密集图像预测中存在的问题，创新性地引入自适应低通滤波器生成器、偏移量生成器和自适应高通滤波器生成器。将FreqFusion应用于YOLOv11的改进过程中，能够使模型在处理复杂场景图像时，更精准地聚焦目标物体边界，减少背景噪声干扰，显著强化目标物体边界特征表达，进而提升模

Limiiiing·2025-01-16 18:44

计算机设计大赛深度学习交通车辆流量分析 - 目标检测与跟踪 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3DeepSORT车辆跟踪3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head

iuerfee·2024-02-20 11:15

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模型

Snu77·2024-02-14 17:07

YoloV8改进策略：Neck改进：HAM混合注意力机制改进YoloV8|多种改进，多种姿势涨点|代码注释详解

摘要HAM通过快速一维卷积来缓解通道注意机制的负担，并引入通道分离技术自适应强调重要特征。HAM作为通用模块，在CIFAR-10、CIFAR-100和STL-10数据集上实现了SOTA级别的分类性能。论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0031320322002667?via%3Dihub方法通道注意力如下图：输入

静静AI学堂·2024-02-06 13:49

计算机设计大赛深度学习 python opencv 火焰检测识别

课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck

iuerfee·2024-02-03 16:31

计算机设计大赛深度学习 python opencv 火焰检测识别火灾检测

课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck

iuerfee·2024-02-02 07:17

计算机设计大赛深度学习 python opencv 动物识别与检测

深度学习实现动物识别与检测2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络3.4Neck

iuerfee·2024-02-01 07:59

YOLOv5模型简述

二、网络模型模型主要结构分为：Input、Backbone、Neck、Head整体

禄亿萋·2024-01-29 16:56

Ada's·2024-01-23 10:06

GIRAFFEDET: A HEAVY-NECK PARADIGM FOROBJECT DETECTION（中文翻译）

ABSTRACT在传统的目标检测框架中，继承自图像识别模型的骨干主体提取深度潜在特征，然后由颈部模块融合这些潜在特征来获取不同尺度的信息。由于目标检测的分辨率远大于图像识别，因此主干的计算代价往往占主导地位。这种重主干设计范式主要是由于将图像识别模型转移到目标检测时的历史遗留问题，而不是目标检测的端到端优化设计。在这项工作中，我们表明，这种范式确实导致次优的目标检测模型。为此，我们提出了一个新的重

江小白jlj·2024-01-23 00:45

YOLOv8改进：RepBiPAN结构 + DETRHead检测头，为YOLOv8目标检测使用不一样的检测头，用于提升检测精度

本篇内容：YOLOv8全新Neck改进：RepBiPAN结构升级版，为目标检测打造全新融合网络，增强定位信号，对于小目标检测的定位具有重要意义本博客改进源代码改进适用于YOLOv8按步骤操作运行改进后的代码即可本文改进

芒果汁没有芒果·2024-01-21 07:52

YOLOv5改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)

CCFM配合Dyhead检测头实现融合涨点，这个结构配合在一起只能说是完美的融合，看过我之前的检测头篇的读者都知道Dyhead官方版本支持的输入通道数是需要保持一致的，但是CCFM作为RT-DETR的Neck

Snu77·2024-01-18 18:31

标准卷积、深度可分离卷积与GSConv，YOLOv8引入SlimNeck

此外，我们提供了一种设计范式，即“slim-neck”，以实现更高的检测器计算成本

masterMono·2024-01-16 16:31

YOLOv5改进 | Neck篇 | 利用ASF-YOLO改进特征融合层（适用于分割和目标检测）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是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，提高了在处理细胞图像时的准确性和速度。在实验中，ASF-YOLO在2018年数据科学竞赛数据集上取得了卓越的分割准确性和速度，达到了0.91的boxmAP（平均精度），0.887的maskmAP，以及47.3FPS的推理速度，效果非常的好，这个

Snu77·2024-01-16 00:48

YOLOv8改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)