裂缝检测分割系统源码&数据集分享 [yolov8-seg-C2f-DCNV2-Dynamic等50+全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示]【关注】我们并且【一键三连】后评论区留言私发 【图像分割源码+WebUI界面+50种创新点源码、数据集、训练、调试教程】链接,感谢大家的支持!, 视频播放
C2f模块的设计灵感来源于YOLOv5的C3模块与YOLOv7的ELAN思想,允许在特征提取过程中实现更丰富的特征融合,从而提升了模型的表达能力。在特征增强网络方面,YOLOv8-seg采用了PAN-FPN结构,这一结构通过自下而上的特征融合与自上而下的特征传递,有效地整合了不同尺度的特征信息。通过这种方式,YOLOv8-seg能够在处理多尺度...
Yolov8的Backbone同样借鉴了CSPDarkNet结构网络结构,与Yolov5最大区别是,Yolov8使用C2f模块代替C3模块。具体改进如下: ·第一个卷积层的Kernel size从6×6改为3x3。·所有的C3模块改为C2f模块,如下图所示,多了更多的跳层连接和额外Split操作。。Block数由C3模块3-6-9-3改为C2f模块的3-6-6-3。
而C2f模块则是YOLOv8-seg的核心创新之一,它借鉴了YOLOv7中的E-ELAN结构,通过跨层连接的方式,丰富了模型的梯度流,使得特征学习更加高效。C2f模块的设计理念在于,通过增加分支和连接,提升特征的多样性和表达能力,从而在目标检测和分割任务中取得更好的效果。 在主干网络的末尾,YOLOv8-seg引入了SPPF(Spatial Pyramid...