YOLOv8-QSD是一种为了提高自动驾驶车辆在复杂交通环境中检测小物体的准确性和速度而设计的改进型算法。它基于YOLOv8,并采用结构重参数化技术优化了多样化分支块(DBB)模型。YOLOv8-QSD通过双向特征金字塔网络(BiFPN)集成了多尺度特征,并引入了基于查询的模型和新的管道结构来解决长距离检测的挑战。在SODA-A数据集上
BiFPN引入了可学习的权重,以学习不同输入特征的重要性。同时,该网络通过反复应用自顶向下和自底向上的多尺度特征融合,进一步优化了对不同分辨率特征的融合过程。这一网络结构能够更好地处理多尺度特征融合问题,通过引入可学习权重和多次迭代的自顶向下与自底向上融合,提高了对不同分辨率特征的适应性,为多尺度目标检测...
同样,EfficientDet [44]提出了一种新的可重复模块(BiFPN),以增加不同级别之间的信息融合的效率。M2Det [60]使用U形和特征融合模块,引入了一个有效的MLFPN架构。Ping-Yang Chen [5]使用双向融合模块改进了深层和浅层之间的交互。与这些层间工作不同,[37]使用Centralized Feature Pyramid(CFP)方法探索了单个特征的...
从而提升对不同尺寸障碍物的检测精度;特征融合阶段采用 BiFPN网络结构,轻量化颈部网络并自适应地调整融合权重,减少冗余信息,提高特征的表达能力;使用局部卷积PConv对检测头进行重新设计,减少网络参数量以提高检测效率;最后,通过引入Inner-CIoU函数对边界框损失进行优化,加快模型收敛速度并提升边界框定位效果。
YOLOv8-QSD提出了一种改进的BiFPN结构,通过双向特征融合来增强对小目标的检测能力。这种结构不仅包含了自底向上的特征传递,还加入了自顶向下的路径,以实现更有效的特征融合。此外,YOLOv8-QSD还引入了Q块模块,该模块通过查询机制来增强对小目标的定位精度。
该算法在结构上进行了多项创新优化。首先,针对特征融合不足的问题,将加权双向特征金字塔网络BiFPN融入算法颈部,通过多路径交互融合策略,有效整合了底层细节与高级语义信息,显著增强了模型对复杂场景中小目标的检测能力。其次,在骨干网络改造上,引入了...
Neck部分是连接Backbone和Head的桥梁,它在特征层次化和特征融合方面发挥着关键作用。YOLOv8在这一部分采用了PANet(Path Aggregation Network)和BiFPN(Bidirectional Feature Pyramid Network)这两种结构,这些技术的引入,使网络能够更有效地在不同的分辨率层次间进行特征融合,强化了模型对多尺度目标的检测能力。
Neck部分的作用是连接Backbone和Head,它在特征传递过程中起到增强和过滤的作用。YOLOv8可能采用了PANet(Path Aggregation Network)或者BiFPN(Bidirectional Feature Pyramid Network)这样的结构,以促进不同尺度的特征图之间的信息流动,强化了检测器对于不同尺寸目标的检测能力。
YOLOv8的主干网络经过优化,采用了如MobileNetV4等轻量化网络结构,减少了模型的计算量,提高了检测速度。同时,YOLOv8还引入了新的或改进的特征融合模块(如BiFPN、AFPN),这些模块有助于模型更好地处理多尺度目标,提高检测性能。 4. 损失函数与IoU优化 YOLOv8对损失函数和IoU(Intersection over Union)计算方法进行了改...