检测头是目标检测模型中负责将特征图（Feature Map）转换为具体检测结果的子网络。它位于特征提取网络（Backbone）之后，直接输出每个候选位置的类别概率、边界框坐标（或中心点、宽高等）以及可能的置信度分数。检测头的设计决定了模型的检测精度、速度和适用场景。
1. 检测头的核心功能
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 分类（Classification） | 预测每个候选框属于哪一类（包括背景）。通常使用 Softmax 或 Sigmoid 输出。 |
| 回归（Regression） | 预测候选框的几何信息，如中心坐标、宽高、左上/右下坐标或相对偏移量。 |
| 置信度/得分（Confidence） | 评估预测框的可靠程度，常与分类分支共享或单独输出。 |
| 其他辅助分支 | 如 centerness（中心度）在 FCOS 中用于抑制低质量框；mask 分支在实例分割模型（Mask R‑CNN）中生成像素级掩码。 |
2. 常见检测头的实现方式
| 类型 | 代表模型 | 关键特点 |
|---|---|---|
| 两阶段（Two‑Stage）检测头 | Faster R‑CNN、Mask R‑CNN | ① 先生成候选区域（Region Proposal Network） ② 对每个候选区域分别进行分类与回归。精度高，计算量相对较大。 |
| 单阶段（One‑Stage）检测头 | YOLO 系列、SSD、RetinaNet、FCOS | 直接在特征图上预测类别和框，无需额外的候选生成步骤。速度快，适合实时应用。 |
| 锚框（Anchor‑Based）检测头 | SSD、RetinaNet、YOLOv3 | 预先在特征图上布置固定大小/比例的锚框，网络学习每个锚框的偏移量和类别。 |
| 无锚框（Anchor‑Free）检测头 | FCOS、CenterNet、DETR | 通过点或中心预测直接得到框信息，省去锚框设计的复杂性，提升对不同尺度目标的适应性。 |
| Transformer‑Based 检测头 | DETR、Deformable DETR | 使用自注意力机制将全局信息编码进检测头，能够一次性输出全部目标，简化后处理（如 NMS）。 |
3. 检测头的结构细节
- 特征金字塔（FPN）
多尺度特征图并行送入检测头，使得小目标和大目标都能得到合适的感受野。 - 卷积层堆叠
- 激活函数与正则化
- 损失函数
- 分类：交叉熵（CE）或 Focal Loss（用于处理类别不平衡）。
- 回归：Smooth L1、IoU‑based Loss（如 GIoU、DIoU、CIoU）或 L1/L2。
- 综合：总损失 = 分类损失 + λ·回归损失（λ 为权重系数）。
4. 检测头的设计要点
| 要点 | 说明 |
|---|---|
| 尺度适配 | 通过特征金字塔或多尺度锚框，使检测头能够捕捉不同大小的目标。 |
| 类别不平衡 | 使用 Focal Loss、类别权重或采样策略减轻背景占比过高导致的训练困难。 |
| 速度‑精度权衡 | 简化分支或采用轻量卷积（Depthwise、Group）提升实时性；增加分支深度或使用更复杂的损失提升精度。 |
| 后处理 | 大多数单阶段检测头仍需非极大值抑制（NMS）去除冗余框；Transformer‑Based 检测头可通过学习直接输出稀疏结果。 |
| 可解释性 | 通过可视化锚框或中心点分布，帮助分析模型对不同场景的响应。 |
5. 示例：YOLOv5 检测头结构（简要）
- 输入：来自 CSPDarknet 主干的三层特征图（P3、P4、P5）。
- 卷积融合：每层特征图经过 1×1、3×3 卷积后上采样/下采样，形成统一通道数。
- 检测头：在每个尺度上分别接一个 Detect 层，内部包含：
- 分类卷积（输出类别概率）。
- 回归卷积（输出框中心坐标、宽高、置信度）。
- 输出：每个尺度产生 N 个锚框的预测，随后统一进行 NMS。
6. 小结
- 检测头是目标检测模型的关键组成部分，负责把抽象的特征图转化为可直接使用的检测结果（类别 + 位置）。
- 根据是否使用锚框、是否分阶段、是否引入 Transformer 等，检测头可分为多种实现方式，各有优势。
- 设计时需兼顾 尺度适配、类别平衡、速度‑精度 以及 后处理 等因素，以满足具体应用需求（如实时监控、无人驾驶、工业检测等）。
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