YOLOv8算法是目标检测领域的一次重大进步,它在前几代YOLO算法的基础上做了许多创新和优化。在本节中,我们将详细探讨YOLOv8的原理和其构成的主要部分:Backbone、Neck、Head。 首先是Backbone部分,也就是网络的主干结构。YOLOv8继承并优化了YOLO系列的传统结构,选择Darknet-53作为基础框架,并引入了更加高效的模块,如CSP...
YOLOv8的架构围绕三个核心组件构建: 主干网络(Backbone):YOLOv8采用了一种设计精巧的卷积神经网络(CNN)作为主干网络,用于从输入图像中提取多尺度特征。这个主干网络可能是CSPDarknet的改进版本或其他高效架构,它能够捕获层次化的特征图,这些特征图既包含低级的纹理信息,也包含对于准确目标检测至关重要的高级语义信息。该...
Backbone:使用的依旧是CSP的思想,将YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块,实现了进一步的轻量化,同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块; PAN-FPN:YOLOv8依旧使用了PAN的思想,不同的是YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了,同时也将C3模块替换为了C2f模块; Decoupled-Head:这一点源...
YOLOv8算法提供了一个全新的SOTA模型,可用于计算机视觉领域的目标检测、图像分类、实例分割和目标跟踪等任务。YOLOv8的主要结构包括主干特征提取网络(Backbone)、特征强化提取网络(Neck)以及检测头(Head)三个部分。其网络结构图如下图所示。 骨干网络和Neck部分跨阶段局部网络(Cross Stage Partial Network,CSP)模块的预处...
1、YOLOV8简介 YOLOV8是YOLO系列另一个SOTA模型,该模型是相对于YOLOV5进行更新的。其主要结构如下图所示: 从图中可以看出,网络还是分为三个部分: 主干网络(backbone),特征增强网络(neck),检测头(head) 三个部分。 主干网络: 依然使用CSP的思想,改进之处
YOLOv8算法是目标检测领域的一个革新性发展,它继承并增强了其前代算法YOLO系列的特点,特别是在速度和准确性方面进行了显著的提升。YOLOv8在架构上采用了创新的三部分结构:Backbone(主干网络)、Neck(颈部网络)、和Head(头部网络)。Backbone是模型的基础,其主要职责是特征提取。YOLOv8使用了Darknet-53结构,这是一种...
通过元素乘法融合不同的子空间特征的学习范式越来越受到关注,论文将这种范例称为star operation(由于元素乘法符号类似于星形)。 2. starnet加入YOLOv8 2.1 新建ultralytics/nn/backbone/starnet.py 核心代码 代码语言:python 代码运行次数:15 运行 AI代码解释 ...
这张图是 YOLOv8(You Only Look Once version 8)目标检测模型的结构图。它展示了模型的三个主要部分:Backbone(主干网络)、Neck(颈部网络)和 Head(头部网络),以及它们的子模块和连接方式。 模型结构解释 Backbone(主干网络) 主干网络是模型的基础,负责从输入图像中提取特征。这些特征是后续网络层进行目标检测的基础...
Advanced Backbone and Neck Architectures:YOLOv8 employs state-of-the-art backbone and neck architectures, resulting in improvedfeature extractionandobject detectionperformance. Anchor-free Split Ultralytics Head:YOLOv8 adopts an anchor-free split Ultralytics head, which contributes to better accuracy and...
1. 主干(Backbone):对输入图像进行初步处理,提取特征。 2. 低阶聚合分发(Low-GD)分支:用于对较大尺寸特征图进行对齐(Low-FAM)和融合(Low-IFM)。 3. 高阶聚合分发(High-GD)分支:用于对较小尺寸特征图进行对齐(High-FAM)和融合(High-IFM)。 4. 注入模块(Inject):将融合的信息整合并传递给检测头部。