YOLOv5 的 Backbone 使用了 CSPDarknet53(Cross Stage Partial Darknet53),而 YOLOv8 在 Backbone 上进行了进一步优化: yolov5结构图: 更深的 CSP 结构:YOLOv8 的 Backbone 使用了更高效的 CSP 模块,减少了计算量并提升了特征提取能力。 Focus 模块的移除:YOLOv5 中使用了
channels, height, width)# 对输入x进行维度变换和展平操作,以便通过通道注意力模块x_permute=x.permute(0,2,3,1).view(b,-1,c)# 通过通道注意力模块,得到通道权重x_att_permutex_att_permute=self.channel_attention(x_permute).view(b,h,w,c)# 将通道权重x_att_permute转回原始维度顺序,并乘以输入x...
YOLOv8的网络结构主要由三部分组成:Backbone、Neck和Head。 Backbone Backbone是YOLOv8中用于提取图像特征的主体网络。YOLOv8的Backbone参考了CSPDarkNet-53的结构,但进行了多项改进。其中最显著的是引入了C2f(Cross-convolution with 2 filters)结构,替代了YOLOv5中的C3结构。C2f结构通过优化梯度流动,增强了模型性能。
YOLOv8的Neck部分采用了PAN-FPN(路径聚合网络-特征金字塔网络)的思想,但在结构上进行了优化。它删除了YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构,并将C3模块替换为了C2f模块。这些改进使得YOLOv8在保持多尺度特征融合能力的同时,进一步提高了计算效率。 Head YOLOv8的检测头采用了Decoupled-Head(解耦头)的思想,将回归分...
网络结构 文档地址:https://docs.ultralytics.com/ git地址:https://github.com/ultralytics/ultralytics 引言 Yolo(You Only Look Once)是一种one-stage目标检测算法,即仅需要 “看” 一次就可以识别出图片中物体的class类别和边界框。Yolov8是Ultralytics公司最新推出的Yolo系列目标检测算法,可以用于图像分类、...
本文概述了YOLOv8算法的核心特性及改进点,详细介绍了网络结构、Loss计算、数据增强手段、训练策略、模型推理,对网络结构进行了详尽的分析,最后给出实操步骤。 0.引言 Section Name Yolo系列对比: 1.概述 Section Name YOLOv8 算法的核心特性和改动可以归结为如下: ...
首先查看yolov8的yaml文件,只查看下面的backbone和head部分就可以。 总览 根据这个yaml,可以看出yaml文件的结构, [from, repeats, module, args]表示层的来源、重复次数、模块类型和参数,from:表示该模块的输入来源,如果为-1则表示来自于上一个模块中,如果为其他具体的值则表示从特定的模块中得到输入信息,为列表如...
YOLOv8的整体架构延续了YOLO系列的单阶段检测器设计,主要包括三个部分: Backbone:特征提取网络,采用了CSPDarknet53结构,通过Cross Stage Partial (CSP) 结构减少了计算量,同时保持了较高的特征提取能力。 Neck:特征融合网络,采用了PANet(Path Aggregation Network)结构,通过自底向上和自顶向下的路径聚合,增强了不同尺...
yolov8网路结构: 配合配置文件和大家一起讲解 网上可以找到的结构图有两种,两种结构图是一样的,只是在某些模块命名上有些不一致 (1)这个图每个模块的命名方法是与这个模块的提出者的原论文一致。 (2)这个是yolov8项目的提供者,他们对每个模块的命名相对缩写一些。
一、YOLOv8网络结构 YOLOv8在继承YOLO系列网络结构思想的基础上,进行了多方面的改进和创新。其网络结构主要由骨干网络(Backbone)、颈部网络(Neck)和检测头(Head)三部分组成。骨干网络负责提取图像的特征,颈部网络进行特征融合,而检测头则负责生成最终的检测结果。 YOLOv8在骨干网络部分引入了一个新的设计,使得网络能够...