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摘要

作者提出一种新的检测头，称为“动态头”，旨在将尺度感知、空间感知和任务感知统一在一起。如果我们将骨干网络的输出（即检测头的输入）视为一个三维张量，其维度为级别 × 空间 × 通道，这样的统一检测头可以看作是一个注意力学习问题，直观的解决方案是对该张量进行全自注意力机制的构建。然而，直接在所有维度上学习注意力函数过于困难，且计算成本过高。因此，作者提出通过分别在特征的每个特定维度上部署注意力机制，即在级别、空间和通道维度上来解决这一问题。

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# 理论介绍

DynamicHead模块是针对目标检测任务提出的一种新的头部（head）结构，它的设计目的是通过引入多种注意力机制，提升模型的检测能力。核心思想是使得检测头部可以动态地根据输入特征进行自适应调整，从而提高模型在不同尺度、空间、任务等方面的表现。DynamicHead模块的关键组成部分包括：

• Scale-Aware Attention Module（尺度感知注意力模块）：该模块根据特征的尺度进行调整，使得不同尺度的特征能在合适的尺度下进行融合和处理。它通过为不同尺度的特征赋予权重来优化尺度差异的影响。
• Spatial-Aware Attention Module（空间感知注意力模块）：该模块针对空间位置进行优化。通过对特征图中的重要区域进行加权，使得网络能更关注目标物体的前景区域，避免特征图的冗余部分对模型性能造成影响。
• Task-Aware Module（任务感知模块）：这个模块根据具体任务（如分类、定位等）调整头部的输出。它能根据任务需求优化目标的分类或回归结果，提高模型的准确度和鲁棒性。

下图摘自论文

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小目标理论

在YOLOv8 中，输入图像的尺寸为 640x640x3，经过 8 倍、16 倍和 32 倍下采样后分别得到 80x80、40x40 以及 20x20 大小的特征图，网络最终在这三个不同尺度的特征图上进行目标检测。在这三个尺度的特征图中，局部感受野最小的是 8 倍下采样特征图，即如果将该特征图映射到原输入图像，则每个网格对应原图 8x8 的区域。对于分辨率较小的目标而言，8 倍下采样得到的特征图感受野仍然偏大，容易丢失某些小目标的位置和细节信息。为了改善目标漏检现状，对 YOLOv8 的 Head 结构进行优化，在原有的三尺度检测头的基础之上，新增一个针对微小目标检测的检测头 ，YOLOv8 原有 P3、P4 和 P5 这 3 个输出层&