Firstly, a C2f_DCNv2 module is developed based on deformable convolution to enhance the feature extraction network's ability to learn features of objects in complex backgrounds, and to better adapt to the comple
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
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。
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...
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...
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...