Neck:继续使用PAN的思想,但是通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到,YOLOv8移除了1*1降采样层。 Head部分相比YOLOv5改动较大,Yolov8换成了目前主流的解耦头结构(Decoupled-Head),将分类和检测头分离,同时也从Anchor-Based换成了Anchor-Free。 Loss计算:使用VFL Loss作为分类损失(实际训练中使用BCE Loss);使用DF...
由head的配置文件可知,检测头分别提取第15,18,21层特征作为检测头最终的输入。另外yolo-v8 使用的是decoupled head,就是把特征图用不同的分支分开处理。 detect 部分代码如下: class Detect(nn.Module): """YOLOv8 Detect head for detection models.""" dynamic = False # force grid reconstruction export = ...
一、YOLOv8网络结构 YOLOv8在继承YOLO系列网络结构思想的基础上,进行了多方面的改进和创新。其网络结构主要由骨干网络(Backbone)、颈部网络(Neck)和检测头(Head)三部分组成。骨干网络负责提取图像的特征,颈部网络进行特征融合,而检测头则负责生成最终的检测结果。 YOLOv8在骨干网络部分引入了一个新的设计,使得网络能够...
强推!最新YOLOV8详解教程来了!YOLOV8网络结构 、源码、实战一个视频给讲清楚了,我悟了!——YOLOV8、YOLO、目标检测、分类共计4条视频,包括:从入门到精通,YOLOv8正式发布!零基础教程YOLOv8推理及训练(代码实战)、yoloV8精讲、YOLOV8对象实例等,UP主更多精彩视频
Yolov8模型的时间版本发布与网络结构图，C2f与C3模块对比。Head部分将耦合头改为了类似Yolox的解耦头结构，并针对回归分支使用了DFL策略中的积分表示法，将坐标转变成分布。损失计算包括两部分：正负样本分配策略与Loss计算，使用Task-Aligned Assigner策略。具体策略为：对所有像素点预测的Cls score和Reg ...
yolo v3的网络结构搭建是基于googlenet的inception结构以及resnet的shortcut结构,因此非常有必要先看一下我的之前这两个博客的对于这两个网络结构的解析。这篇文章主要以keras版本的yolo v3进行解析。在这个repo当中的网络结构主要是在yolo3/model.py文件中
模型结构 如下图, 左侧为 YOLOv5-s,右侧为 YOLOv8-s。 在暂时不考虑 Head 情况下,对比 YOLOv5 和 YOLOv8 的 yaml 配置文件可以发现改动较小。 Backbone和Neck的具体变化 a)第一个卷积层的 kernel 从 6x6 变成了 3x3 b)所有的 C3 模块换成 C2f,结构如下所示,可以发现多了更多的跳层连接和额外的 Split...