在YOLOv8中,C2f模块的作用是提升模型的性能和准确率。通过引入C2f模块,模型能够更好地捕捉到图像中的复杂特征,从而在目标检测任务中取得更好的效果。此外,C2f模块还具有较好的扩展性,可以在不显著增加计算成本的情况下,进一步提高模型的性能。为了更深入地理解C2f模块的工作原理,我们可以从代码层面进行分析。在YOLOv8的P
相比之下,C3模块是YOLOv5中的一个关键组件。它采用了类似于C2f模块的层级结构来提取特征,但在上采样过程中使用了不同的技术。C3模块采用了所谓的“瓶颈”结构,将低层次的特征图通过一系列卷积层和瓶颈结构连接到高层次的特征图上。这种设计使得C3模块能够更好地捕获上下文信息,提高检测的准确性。在功能方面,C2f模...
性能提升:通过引入C2f模块,YOLOv8模型能够更好地捕捉到图像中的复杂特征,从而在目标检测任务中取得更好的效果。此外,C2f模块还具有较好的扩展性,可以在不显著增加计算成本的情况下进一步提高模型的性能。 模型压缩与计算优化:C2f模块中的卷积操作可以有效地压缩特征图,减少计算量,同时保持或增强模型的表达能力。这对于...
在本文的末尾提供可以直接替换卷积模块的ODConv,添加ODConv模块的C2f和Bottleneck(配合教程将代码复制粘贴到你自己的代码中即可运行)给大家,该卷积模块主要具有更小的计算量和更高的精度,其中添加ODConv模块的网络(只替换了一处C2f中的卷积)参数量由8.9GFLOPS减小到8.8GFLOPS,...
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 = GroupBatchnorm...
Yolov8改进 C2f中添加注意力机制代码 包括SE、CA、CBAM、MHSA等)的具体实现代码,以及如何将这些模块集成到YOLOv8模型中的示例。 在这里插入图片描述 @[toc] 在这里插入图片描述 为了在YOLOv8的C2f模块中添加不同的注意力机制,我们需要定义这些注意力机制并在C2f模块中集成它。以下是具体的代码实现: ...
C2f结构替换为GELAN模块：YOLOv8通过引入YOLOv9中的GELAN模块，替换了原有的C2f结构。GELAN模块融合了CSPNet和ELAN的优点，旨在提升特征提取效率。版本选择：轻量化版本：该版本参数量减少了80万，计算量为6.1GFLOPs，虽然效果略逊于原始版本，但非常适合对参数敏感的用户，有助于降低模型大小和推理时间。
YoloV8改进策略:Block改进|ECA-Net:用于深度卷积神经网络的高效通道注意力|ECA+压缩膨胀Block实现涨点(独家原创) 716 -- 3:00 App YoloV8改进策略:卷积改进|RefConv打造轻量化YoloV8利器 189 -- 3:53 App YoloV8改进策略:Block篇|引入UIB模块,打造轻量级的YoloV8|多模块融合(独家原创) 211 -- 2:07 App...
在我自制的数据集上,yolov5所有的c3替换为c2f后会振荡,loss也更难收敛,之前用yolov8也会出现收敛难的问题,可能是c2f这个结构带来的影响。最终提升效果不是很明显,在0.5%以内,但参数量提高了四倍。 之后我分别替换了backbone和neck上的c3,得到的效果也都不是很好。 个人猜测可能是数据集只有3.2k张太小了,后续...
YOLOv9其中提出的GELAN模块来改进YOLOv8中的C2f,GELAN融合了CSPNet和ELAN机制同时其中利用到了RepConv在获取更多有效特征的同时在推理时专用单分支结构从而不影响推理速度,同时本文的内容提供了两种版本一种是参数量更低涨点效果略微弱一些的版本(参数量V8n下降80w,计算量为6.1GFLOPs),另一种是参数量稍多一些但是...