2. DCNv3引入Yolov8 2.1 修改ultralytics\nn\modules\block.py 代码详见:YOLOv8轻量化模型:DCNV3结合c2f | CVPR2023 2.2 yolov8-C2f_DCNV3.yaml # Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license # YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tas...
前向检查函数:check_forward_equal_with_pytorch_double 函数创建输入、偏移量和掩码,分别使用PyTorch的核心函数和自定义的DCNv3函数计算输出,并比较两者的结果。 误差计算:计算最大绝对误差和最大相对误差,以验证两个实现的输出是否一致。 这段代码的核心在于通过自定义的DCNv3函数与PyTorch的实现进行比较,以确保自定义...
具体而言,C2f模块将输入特征图分为两个分支,分别经过卷积层进行降维处理,然后再将两个分支的输出进行融合。这种结构不仅增加了特征图的维度,还有效地增强了梯度流的信息,使得模型在训练过程中能够更好地捕捉到重要的特征。在特征提取的过程中,YOLOv8-seg还引入了快速空间金字塔池化(SPPF)模块。这一模块的作用是提取...