如果不这么“偏激”的让二者对立,至少YOLOV8n在训练结束后是可以让residual connection通过权重融合的方式得以消除,和原模型等价且能稍微加速。 C2f模块的残差冗余问题源于“输入特征重复用了两次",每个带有residual connection的C2f模块的最后一个bottleneck的输入会通过concat和residual connection的方式出现了两次。一次是...
指的是先验框数目(这里是5),各个 值是各个loss部分的权重系数,除了预测有对象的损失函数系数设置为5,其他都为1。 有无对象损失函数计算方法 其中 =5, =1。 表示最大的IOU都小于0.6时,取1。 表示0-confidence,详情见代码 # no_object_scale = 1 # (1 - object_detections)保留阈值小于0.6的预测框 # 1 ...
二、bakebone模块轻量化参数 1.CSPPC替换c2f卷积块 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2303.03667.pdf 如上图,其中利用了PConv模块大量降低参数量 其中 PConv(部分卷积)的基本原理是利用特征图的冗余,从而减少计算和内存访问。具体来说,PConv 只在输入通道的一部分上应用常规卷积进行空间特征提取,而保留剩余通道不变...
1.Backbone。使用的依旧是CSP的思想,不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块,实现了进一步的轻量化,同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块; 2.PAN-FPN。毫无疑问YOLOv8依旧使用了PAN的思想,不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到,YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了,同时...
在YOLOv8中,C2f模块是其核心组件之一,它对于提升模型性能和准确率起到了关键作用。首先,让我们了解一下C2f模块的结构。C2f模块采用了Bottleneck的设计理念,这意味着它在维度1上将特征图分成了两部分。这种设计有助于提高模型的非线性表示能力,从而更好地处理复杂的图像特征。在YOLOv8中,C2f模块由多个Bottleneck块...
yolov8 c2f通过使用多个卷积层和池化层来提取图像中的特征,并将这些特征传递到全连接层中进行分类和定位。与传统的检测算法相比,yolov8 c2f在检测精度和速度方面都有很大的提升。其核心思想是融合不同的特征图,使用深度可分离卷积层来减少参数量和运算量,以及使用上采样层来增加特征图的分辨率,从而提高检测的精度和...
self.CRU = CRU(op_channel, alpha=alpha, squeeze_radio=squeeze_radio, group_size=group_size, group_kernel_size=group_kernel_size) def forward(self, x): x = self.SRU(x) x = self.CRU(x) return x 详见:YOLOv8轻量化模型:ScConv结合C2f | CVPR2023...
【个人背景】国内一线车企研究院资深算法工程师,擅长感知算法方向,在语义分割、车道线检测、2D和3D目标检测、BEV目标检测等领域,具有丰富的项目创新和落地经验。 【研究经历】曾主导多个重大项目,精通算法研究和部署端优化,以主要研究者身份,发表过CVPR多模态方向...
python tools/demo.py image -n yolox-m -c /root/YOLOX/yolox_m.pth --path assets/dog.jpg --conf 0.3 --nms 0.65 --tsize 640 --save_result 1. 2. 运行成功后,在/root/YOLOX/YOLOX_outputs/yolox_m/vis_res路径下会输出运行结果图片,图片放在最后了。
二、bakebone模块轻量化参数 1.CSPPC替换c2f卷积块 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2303.03667.pdf 如上图,其中利用了PConv模块大量降低参数量 其中 PConv(部分卷积)的基本原理是利用特征图的冗余,从而减少计算和内存访问。具体来说,PConv 只在输入通道的一部分上应用常规卷积进行空间特征提取,而保留剩余通道不变...