YOLOv8抛弃了传统的Anchor-Based机制,转而采用Anchor-Free方法。这一变化简化了目标检测流程,减少了超参数数量,提高了模型的泛化能力。 Anchor-Based vs Anchor-Free:Anchor-Based方法依赖于预设的锚框(anchor boxes)来定义正负样本和回归目标。而Anchor-Free方法则直接预测目标的中
yolov8是一种anchor free的机制,也就是不像v5先预设一些尺寸的anchor,而是通过assigner去对齐gt和predict的box。 其anchor匹配核心在TaskAlignedAssigner类;是根据论文TOOD(https://arxiv.org/pdf/2108.07755.pdf)。 核心思路是: 特征图上个每个网格作为一个anchor,选取所有符合条件的grid作为正样本。选取条件如下: 红...
YOLOv8 Anchor-Free的计算方式主要包括两个关键的计算步骤:密集采样和中心回归。 1.密集采样: 在YOLOv8 Anchor-Free中,不再使用预定义锚点(Anchor)来匹配目标,而是采用密集采样的方式。密集采样是指在特征图上将每个像素点视为一个候选框的中心点,然后对每个中心点生成多个候选框。这样一来,每个像素点都会产生一系列...
Anchor free与Anchor based的区别在于,Anchor based的目标检测是基于锚点先验的,通过针对锚点的尺寸和位置进行目标检测,最终能够得出具体的检测框,但也因此锚点预定义必须依靠人工和经验,不同形状和尺寸的目标检测的效果也可能不同,且需要进行大量的训练和调整。而Anchor free的目标检测则无需锚点,可以通过原始特征图预编...
Search before asking I have searched the YOLOv8 issues and discussions and found no similar questions. Question Hello, i am a bit confused when it comes to the anchor-free approach used by YOLOv8. In an anchor-based approach, we usually ...
Notebookswith free GPU: Google CloudDeep Learning VM. SeeGCP Quickstart Guide AmazonDeep Learning AMI. SeeAWS Quickstart Guide Docker Image. SeeDocker Quickstart Guide Status If this badge is green, allUltralytics CItests are currently passing. CI tests verify correct operation of all YOLOv8Modes...
Anchor机制:YOLOv8抛弃了Anchor-Based机制,采用更简洁高效的Anchor-Free方法。 样本分配策略:YOLOv8引入了TaskAlignedAssigner和DFL等新技术,解决了类别不平衡问题并优化了样本分配。 模型架构:YOLOv8在模型架构上也进行了调整和优化,如使用C2F模块替代C3模块等,以实现更高效的特征提取和融合。 六、结论 YOLOv8作为YO...
yolov8 中的anchor-free原理 YOLOv8是一种目标检测算法,它里面的Anchor-Free原理和以前的方法不太一样,下面详细说说它到底是怎么回事: 1. 边界框预测: 把输入的图片经过好多层卷积和下采样处理后,会得到不同大小的特征图。这些特征图就像一个个小网格,每个网格点都要判断它周围有没有目标,还要给出目标的位置...
YOLOv8 Anchor-Free网络结构由骨干网络和检测头部组成。骨干网络通常使用卷积神经网络(如DarkNet)来提取特征。检测头部由数个卷积层和全连接层组成,用于预测边界框和目标类别。 2.特征提取: 骨干网络通过多次卷积和池化操作,逐渐提取出图像的高级特征。这些特征具有不同的尺度和语义信息,将在后续的检测头部中使用。 3...