在YOLOv8中,C2f模块的作用是提升模型的性能和准确率。通过引入C2f模块,模型能够更好地捕捉到图像中的复杂特征,从而在目标检测任务中取得更好的效果。此外,C2f模块还具有较好的扩展性,可以在不显著增加计算成本的情况下,进一步提高模型的性能。为了更深入地理解C2f模块的工作原理,我们可以从代码层面进行分析。在YOLOv8的P
性能提升:通过引入C2f模块,YOLOv8模型能够更好地捕捉到图像中的复杂特征,从而在目标检测任务中取得更好的效果。此外,C2f模块还具有较好的扩展性,可以在不显著增加计算成本的情况下进一步提高模型的性能。 模型压缩与计算优化:C2f模块中的卷积操作可以有效地压缩特征图,减少计算量,同时保持或增强模型的表达能力。这对于...
YOLOv8目标检测网络结构(去电音版+分集版) (3/8) 自动连播 3491播放 简介 订阅合集 1.网络整体结构 01:35 2.CBS模块 03:23 3.C2F模块 08:27 4.SPPF模块 02:21 5.网络深度设计 03:22 6.网络宽度设计 10:14 7.Neck层网络 06:45 8.Head层网络 11:18 ...
本期视频主要是关于C2F模块中添加Attention最简单的添加方法就是添加上保证维度不变即可其次是做对比实验建议使用notebook这样方便可视化每一次改进的结果互相学习共同进步, 视频播放量 12686、弹幕量 4、点赞数 206、投硬币枚数 100、收藏人数 629、转发人数 46, 视频作者
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,同时结合残差结构的思想,设计了C3 Block,CSP主分支梯度模块为BottleNeck模块。同时堆叠的个数由参数n来进行控...
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...