可以看出 YOLOv8 相比 YOLOv5 精度提升非常多,但是 N/S/M 模型相应的参数量和 FLOPs 都增加了不少; 1.1 Yolov8优化点: 将YOLOv5 的C3结构换成了梯度流更丰富的C2f结构,并对不同尺度模型调整了不同的通道数 C3模块的结构图,然后再对比与C2f的具体的区别。针对C3模块,其主要是借助CSPNet提取分流的思想,同时...
因此,本研究旨在融合YOLOv7和YOLOv8的C2f改进,进一步提升YOLOv5在遥感图像云区识别中的性能。具体而言,我们将借鉴YOLOv7和YOLOv8中的一些关键技术,如特征金字塔网络和注意力机制,将其应用于YOLOv5中,以提高云区的边界检测和分割效果。此外,我们还将引入一些数据增强技术,如随机缩放和旋转,以增加模型对小尺寸云区的...
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...
本文独家改进:DualViT:一种新的多尺度视觉Transformer主干,它在两种交互路径中对自注意力学习进行建模,即学习更精细像素级细节的像素路径和提取整体全局语义信息的语义路径,性能表现出色,Dualattention引入到YOLOv8实现创新涨点!!! 如上图(d)所示,双ViT由两个特殊路径组成,分别称为“语义路径”和“像素路径”。通过构...
在网络的 Backbone 部分,YOLOv5 中的C3模块被替换成了C2f模块,实现了进一步的轻量化,还能获得更加丰富的梯度流信息,同时,YOLOv8 选择将上采样之前的 卷积去除,将 Backbone 不同阶段输出的特征直接送入了上采样操作。此外,YOLOv8 依旧使用了YOLOv5 等模型中使用的 SPPF 模块。[2]...
本文独家改进:DualViT:一种新的多尺度视觉Transformer主干,它在两种交互路径中对自注意力学习进行建模,即学习更精细像素级细节的像素路径和提取整体全局语义信息的语义路径,性能表现出色,Dualattention引入到YOLOv8实现创新涨点!!! 如上图(d)所示,双ViT由两个特殊路径组成,分别称为“语义路径”和“像素路径”。通过构...
与YOLOv5的C3模块相比,YOLOv8的C2F模块通过精细化的特征处理策略,能够更有效地捕捉到细小目标的特征,这对于识别水果这类小型或远距离目标尤为重要。SPPF(Spatial Pyramid Pooling-Fast)模块是对YOLOv5中的SPP模块的改进,它能够通过池化操作快速提取不同尺度的上下文信息,而BottleneckCSP则是一种高效的特征聚合模块,...
YOLOv8 是一个最新的实时对象检测算法,它是 YOLO 系列的最新作品。在 YOLOv3 的基础上,YOLOv8 进行了多项改进。YOLOv3 是基于 Darknet53 网络,而 YOLOv8 则是基于更加高效的 C2F 结构。这意味着它在网络的底层采用了与 Darknet53 类似的结构,但是在高层则采用了新的方法。
相比之前版本,YOLOv8对模型结构进行了精心微调,不再是“无脑”地将同一套参数应用于所有模型,从而大幅提升了模型性能。这种优化使得不同尺度的模型在面对多种场景时都能更好地适应。 然而,新引入的C2f模块虽然增强了梯度流,但其内部的Split等操作对特定硬件的部署可能不如之前的版本友好。在某些场景中,C2f模块的这...
YOLOv5中的C3模块被替换为梯度流更加丰富的C2f模块。C2f模块参考了C3模块的残差结构以及YOLOv7的ELAN思想,设计中每个BottleNeck的输入Tensor的通道数channel都只是上一级的0.5倍,因此计算量明显降低。同时,更多的跳层连接和额外Split操作使得梯度流增加,能够明显提升收敛速度和收敛效果。 损失函数改进: YOLOv8在回归分...