为什么YOLO11 Detect头参数增加了30万

Question

我基于FasterBlock构建了C3k2模块，可是替换后发现参数不降反增，我查看了每一层参数，发现替换掉的确实参数量下降了，可是为什么检测头参数却增加了30万参数，我检测头都没动

Answer 1

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问题分析

你基于FasterBlock构建了C3k2模块，替换后检测头参数却增加了30万。虽然每一层参数量下降了，但是检测头参数却增加了。

可能原因

1. 参数共享: 当你替换了C3k2模块后，可能导致了参数共享的变化。检测头可能需要更多的参数来适应新的特征提取方式。
2. 特征提取方式变化: C3k2模块的替换可能导致了特征提取方式的变化，检测头需要更多的参数来处理新的特征。
3. 模型重训练: 检测头的参数可能是在模型重训练过程中被调整的，导致了参数增加。

解决方案

1. 检查参数共享: 检查参数共享的变化是否导致了检测头参数的增加。
2. 调整检测头参数: 尝试调整检测头参数的数量或结构，来适应新的特征提取方式。
3. 模型重训练: 检查模型是否需要重训练，以适应新的特征提取方式。

核心代码

import torch
import torch.nn as nn

class DetectHead(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, num_classes):
        super(DetectHead, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3)
        self.fc = nn.Linear(in_channels, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

在上述代码中，我们定义了一个简单的检测头，包含一个卷积层和一个全连接层。可以根据实际情况调整检测头的结构和参数。