YOLOv8的网络结构主要由三部分组成:Backbone、Neck和Head。 Backbone:负责特征提取,采用了一系列卷积和反卷积层,同时使用了残差连接和瓶颈结构来减小网络的大小并提高性能。YOLOv8在Backbone部分使用了C2f模块替代了YOLOv5中的C3模块,实现了进一步的轻量化。C2f模块具有更少的参数量和更优秀的特征提取能力,这得益于其...
1.1 YOLOv8网络结构 YOLOv8的总体结构包括Backbone、颈部网络(Neck)、Head这3个部分。根据具体的需要,将模型按照网络模型的大小分为YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l和YOLOv8x这5种模型[15]。 Backbone部分采用的结构为Darknet53,其中包括基本卷积单元(Conv)、实现局部特征和全局特征的featherMap级别的融合的空间...
Backbone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。 在YOLOv8中,主干网络采用了类似于CSPDarknet的结构。 Neck颈部网络位于主干网络和头部网络之间,它的作用是进行特征融合和增强。 Head头部网络是目标检测模型的决策部分,负责产生最终的检测结果。 yolov8.yaml配置文件的...
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,改进之处主要有:1、YOLOV5中的C3模块被替换成了C2f模块;其余大体和YOLOV5的主干...
YoloV8改进策略:改进Neck|自研频域和空间注意力,超越GAM,CBAM等注意力|注意力创新改进|高效涨点|代码注释与改进|包括改进后的结构图 YoloV8改进策略:改进BackBone|自研频域和空间注意力,超越GAM,CBAM等注意力|注意力创新改进|高效涨点|代码注释与改进|包括改进后的结构图 YoloV8改进策略:改进BackBone|自研频域和空间...
Backbone ——输入图像以特征形式编码的部分,和之前的faster R-CNN有点类似。 Neck ——这是模型的其他部分,用于处理由特征编码的图像 Head(s)——一个或多个产生模型预测的输出层。 以下是各个版本的YOLO版本的继承关系,以及backbone、Neck、Head的变迁 ...
YOLOv8的网络结构主要由三个部分组成:Backbone(主干网络)、Neck(特征增强网络)和Head(检测头)。 1.1 Backbone YOLOv8的Backbone参考了CSPDarkNet结构,但与YOLOv5不同的是,它使用C2f模块(CSPLayer_2Conv)代替了C3模块。C2f模块具有更少的参数量和更优秀的特征提取能力,有助于实现网络的轻量化。此外,YOLOv8还保留...
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,使得网络能够更好地提取图像的特征。同时,检测头部分也进行了改进,采用了一个无锚点(Ancher-Free)的检测...
2、backbone 3、neck & head 4、loss function 5、trics 6、inference 四、结果 一、主要贡献 主要的创新点:其实到了YOLOV5 基本创新点就不太多了,主要就是大家互相排列组合复用不同的网络模块、损失函数和样本匹配策略。 Yolo v8 主要涉及到:backbone 使用C2f模块,检测头使用了anchor-free + Decoupled-head,损...
本文给大家带来的改进机制是Gold-YOLO利用其Neck改进v8的Neck,GoLd-YOLO引入了一种新的机制——信息聚集-分发(Gather-and-Distribute, GD)。这个机制通过全局融合不同层次的特征并将融合后的全局信息注入到各个层级中,从而实现更高效的信息交互和融合。这种方法增强了模型的颈部(neck)信息融合能力(有点类似于长颈鹿的...