1、在官方的yolov8包中ultralytics\ultralytics\nn\modules\__init__.py文件中的from .conv import和__all__中加入BiFPN的两个模块BiFPN_Concat2和 BiFPN_Concat3。 2、在ultralytics\ultralytics\nn\modules\conv.py文件中上边__all__中同样添加BiFPN的两个模块。 并在该conv.py文件中添加B...
为了降低YOLOv8模型的参数量和计算量,使其能应用于边缘计算中,设计轻量化多尺度残差网络作为模型的主干网络;在BiFPN的基础上进行改进,提出一种新的颈部网络CBFPN,去除部分支路,使网络更加轻量化,并且使用一种新的融合方式,通过不同的扩展卷积率的扩展卷积获取不同感受野的上下文信息,提高网络检测的精度。 为了进一步...
YoloV8改进策略：Neck层改进|BiFPN+小目标分支实现小目标检测精度的大幅度上升（独家原创）YoloV8改进策略...
BiFPN通过简化网络结构,删除冗余的节点,优化了特征流动,使得模型在处理复杂场景时能够更好地捕捉到细节信息。 YOLOv8-seg在检测头层的设计上也进行了创新,采用了解耦头结构。这一结构将目标分类和回归过程分开进行,允许模型在处理不同任务时能够更加灵活和高效。通过这种解耦设计,YOLOv8-seg能够更好地处理正负样本的...
具体解法:结合了CSP-Darknet和多头自注意力机制作为主干网络,以及双向特征金字塔网络(BiFPN)作为网络的颈部,类似YOLOv3的多尺度检测头。 MSFT-YOLO: 使用MSFT-YOLO的原因:为了在钢材表面检测缺陷,需要在主干网络和检测头中添加基于Transformer的模块。 具体解法:在YOLO的基础上引入Transformer模块,以改进特征提取并提高缺陷...
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...
第二，创新特征融合网络，这个同理第一，比如将原yolo算法PANet结构改进为Bifpn等。第三，改进主干特征...
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。 Head部分是模型的预测器,负责最终的目标检测任务。它通常包含多个并行的卷积层,用于预测边界框的位置、尺寸和目标的类别。
如下图EfficientNet 的网络结构所示,我们对BiFPN是重复使用多次的。而这个使用次数也不是我们认为设定的,而是作为参数一起加入网络的设计当中,使用NAS技术算出来的。 Weighted Feature Fusion 带权特征融合:学习不同输入特征的重要性,对不同输入特征有区分的融合。设计思路:传统的特征融合往往只是简单的 feature map ...
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。 在Head部分,YOLOv8进行目标的最终检测和分类。这个部分是整个模型中直接关联到目标检测性能的...