本文介绍了一项针对YOLOv8的改进,重点引入了SCConv模块并优化了backbone和head的结构,从而提升了模型的性能。 1.YOLOv8的基本架构概述 YOLOv8使用了一种复合尺度的设计,支持不同的模型尺寸(如YOLOv8n, YOLOv8s, YOLOv8m, YOLOv8l, YOLOv8x),每个模型尺寸通过调整网络深度、宽度和通道数来平衡速度与精度。其backb...
使用SCConv代替YoloV8中的卷积可以实现轻量化的网络设计!本文尝试了两种改进方式,均有一定的提升! 在这里插入图片描述 官方结果 YOLOv8l summary (fused): 268 layers, 43631280 parameters, 0 gradients, 165.0 GFLOPs Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 29/29...
本章创新为融合SCconv的特征提取方法,顾名思义就是将SCconv模块融合到YOLOv8的骨干特征提取网络部分(backbone),首先我们了解一些SCconv。 SCConv是CVPR2023收录的一个即插即用的空间和通道重建卷积模块,其结构如下: SCconv论文下载地址 同时,在论文中也提供了实现代码: AI检测代码解析 ''' Description: Date: 2023...
对融合ScConv的C2f模块的进行注册和引用,注册方式参考YOLOv8改进算法之添加CA注意力机制-CSDN博客 在tasks.py中的parse_model中添加C2f_ScConv: 新建相应的yaml文件,代码如下: # Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://...
简介:YOLOv8改进 | 2023 | SCConv空间和通道重构卷积(精细化检测,又轻量又提点) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进内容是SCConv,即空间和通道重构卷积,是一种发布于2023.9月份的一个新的改进机制。它的核心创新在于能够同时处理图像的空间(形状、结构)和通道(色彩、深度)信息,这样的处理方式使得SCConv在分析图像...
YOLOv8作为YOLO系列的最新版本,在实时性和准确性方面都有了显著提升,能够在复杂的图像环境中快速、准确地进行目标检测和分割。然而,针对坏疽图像的特定需求,YOLOv8仍然存在一些不足之处,例如对不同类型坏疽的细微差别识别能力不足,以及在处理背景复杂的图像时可能出现的误判。因此,改进YOLOv8以适应坏疽图像分割的需求,...
YOLOv8作为该系列的最新版本,进一步优化了网络结构和算法性能,具备了更强的实时性和准确性。然而,尽管YOLOv8在目标检测方面表现出色,但在交通工具的图像分割任务中仍存在一定的局限性。尤其是在复杂背景、遮挡和多样化交通工具形态的情况下,现有模型的分割精度和鲁棒性仍需提升。因此,基于改进YOLOv8的交通工具图像分割...
2. YOLOv8 C2f融合SCConv模块 加入融合ScConv的C2f模块,在ultralytics包中的nn包的modules中的block.py文件中添加改进模块。代码如下: class SRU(nn.Module):def __init__(self,oup_channels: int,group_num: int = 16,gate_treshold: float = 0.5):super().__init__()self.gn = GroupBatchnorm2d...
空间和通道重构卷积是发布于2023.9月份的一个新的改进机制。 同时处理通道和空间的机制 方法 SCConv使用过SRU和CRU组成 SRU是通过一个系数,控制卷积的空间信息,区分不重要和重要两个部分,通过学习权重对其加权,然后再通过相乘与Cat进行输出 卷积,并学习γ Separate分割操作,得到信息量大、小的两种特征图 交叉相乘 是...
总结:这种结构旨在通过细致地处理各个通道,减少不必要的信息,并提高网络的整体性能和效率。通过这一过程,CRU有效地提高了特征的表征效率,同时减少了模型的参数数量和计算成本。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv8改进 | 2023 | SCConv空间和通道重构卷积(精细化检测,又轻量又提点),点击此处即可跳转 ...