YOLOv8总结 高效性与实时性 YOLOv8以其出色的处理速度著称,能在保持高精度检测的同时,实现实时性要求。这得益于其优化的网络结构和训练策略,使其非常适合自动驾驶、智能监控等需要快速响应的应用场景,为用户带来流畅、即时的检测体验。 先进的网络结构 YOLOv8采用创新的骨干网络和颈部结构,结合Transformer与CNN的优势...
yolov8训练结果分析 1.训练结果 2.weights 里面有两个权重文件:best.pt和last.pt。best为训练的最好的一次权重,用于预测。last为最后一次训练的权重。 3.args.yaml(记录了任务、模型、轮数、配置文件、是否保存等一些文件) 4.confusion_matrix.png(混淆矩阵) 行是预测结果,列是真实结果。第一列之和是fire数量...
yolov8: yolov8消除了yolox中判断是否有物体的obj. 分支, 对于特征图上的每个特征点预测(N_{cls}+ 4*\text{reg_max})个参数,在yolox中分类和回归分支的通道数均为256,yolov8认为作为两个不同的分支,用于表征不同的特征,通道数不应该是相等的[5],对于分类分支通倒数C_{cls}设置为max(C^{3},min(N...
💡💡💡本文独家改进:1)基于GSConv提出了一种Multi-Scale Ghost Conv的卷积变体,保证轻量级的同时实现涨点,2)同时结合Bottleneck,设计了一种新颖的轻量级网络。 💡💡💡在多个数据集验证能够涨点,同时跟yolov8n、yolov8s进行参数量对比: parameters、GFLOPs都有大幅度的降低 1.原理介绍 摘要: 由于内存和计算...
一、YOLOv8简介 YOLOv8 是由 YOLOv5 的发布者 Ultralytics 发布的最新版本的 YOLO。它可用于对象检测、分割、分类任务以及大型数据集的学习,并且可以在包括 CPU 和 GPU 在内的各种硬件上执行。 YOLOv8是一种尖端的、最先进的 (SOTA) 模型,它建立在以前成功的 YOLO 版本的基础上,并引入了新的功能和改进,...
在进行目标检测时,小目标会出现漏检或检测效果不佳等问题。YOLOv8有3个检测头,能够多尺度对目标进行检测,但对微小目标检测可能存在检测能力不佳的现象,因此添加一个微小物体的检测头,能够大量涨点,map提升明显; 2.HIC-YOLOv8复现 2.1加入ultralytics/nn/attention/attention.py ...
结构设计:Slim-Neck的结构设计旨在降低计算复杂性,同时保持准确性。通过合理设计的结构,Slim-Neck能够在保持准确性的同时提高计算效率,特别适用于轻量级检测器,如YOLOv3/v4-tiny。 yolov8 代码引入 classGSConvns(GSConv):# GSConv with a normative-shuffle https://github.com/AlanLi1997/slim-neck-by-gsconv...
首先还是直接看下YOLOv5和YOLOv8的精度对比,可以看出同级别模型YOLOv8至少高出3个多点,nano版本更是高出9.3。参数量FLOPs上YOLOv8不可避免的增加了些,然后l x版本参数量少了点。 YOLOv5基本模型 YOLOv8基本模型 关于模型结构: 参数量FLOPs不可避免增加,n s m上已...
YOLOv8改进:注意力机制、C2f、卷积、Neck与检测头的融合实践 引言 随着计算机视觉领域的不断发展,目标检测技术在众多实际应用中发挥着越来越重要的作用。作为一种先进的实时目标检测系统,YOLO(You Only Look Once)系列算法在速度和精度方面均取得了显著的成绩。然而,为了进一步提高检测性能,我们需要对YOLOv8进行一系列...
Head: Head部分较yolov5而言有两大改进:1)换成了目前主流的解耦头结构(Decoupled-Head),将分类和检测头分离 2)同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free Loss:1) YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式,而是使用了Task-Aligned Assigner正负样本匹配方式。2)并引入了Distribution Focal Loss(DFL) ...