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YOLOv8-seg算法是YOLO系列目标检测算法的最新版本,结合了目标检测与图像分割的能力,旨在实现更高效、更精确的物体识别与分割。该算法的设计思想基于YOLOv8的架构,通过引入图像分割模块,使得YOLOv8-seg不仅能够检测目标物体的位置,还能精确地划分出物体的边界,从而为后续的图像分析和处理提供更为丰富的信息。 在YOLOv8-se...
在损失函数方面,YOLOv8-seg引入了CloU损失函数,这一损失函数在目标检测和实例分割任务中表现出色。CloU损失函数通过考虑目标的形状和位置,能够更好地指导模型学习,提高了分割精度。与传统的损失函数相比,CloU损失函数更能适应复杂场景下的目标变化,使得YOLOv8-seg在处理各种数据集时都能保持较高的准确性。
首先,YOLOv8-seg采用了C2f模块来替代YOLOv5中的C3模块。C2f模块的设计灵感来源于CSPNet的分流思想,它通过并行化多个梯度流分支来增强特征提取的能力。这种结构不仅保持了模型的轻量化特性,还提高了特征的丰富性,从而在保持较低延迟的同时提升了模型的精度。C2f模块的引入使得YOLOv8-seg在处理不同尺度的目标时,能够...
使用Deep Neural Networks (DNN) 进行 YOLOv8 的 FastSAM 推理是可行的。 FastSAM 是一种结合了全实例分割和任务导向后处理的方法,它利用了人类的先验知识来拟合视觉分割任务,例如卷积的局部连接和感受野相关的对象分配策略。这种方法基于 YOLOv8-seg,这是一个集成了实例分割分支的对象检测器,能够有效地生成图像中所...
一般来讲一个kernel对应一个grid，分给多个SM去处理。之后每一个SM去处理一个grid中的多个block。这里...
同时, 输入 在经过Transformer茎块处理后, 进入Transformer编码器, 得到特征嵌入 , 其中 表示标记数量, 表示每个标记的维度, 表示标记大小。随后, 作者新设计的相关性加权融合(cwF)模块有效地将这两种不同类型的上下文特征 和 协同起来。这种相关 CNN和Transformer特征的融合增强了边界信息与轻量级解码器分割头的恢复。