4. 关于BIFPN的说明 为了在YOLOv8中集成BIFPN,你需要创建一个新的neck模块,并在配置文件中指定使用这个neck。假设你已经有了BIFPN的实现,那么可以在ultralytics/cfg/models/v8/yolov8-bifpn.yaml中指定使用它。 # yolov8-bifpn.yamlneck:-from:[-1]number:1module:models.bifpn.BiFPNargs:[depth=2, w_bifpn=...
(详细代码请参考:YOLOv8添加加权双向金字塔结构的特征加强模块BiFPN-CSDN博客) 一、 BiFPN论文 论文地址:1911.09070.pdf (arxiv.org) 二、BiFPN简要介绍 BiFPN具有高效的多尺度特征融合,在过去的研究中,FPN等多尺度特征融合网络已经被广泛运用,如PANET、NAS-FPN等新的结构也不断涌现。然而,这些工作在总结不同...
BiFPN(双向特征金字塔网络)[31]移除了只有一条输入边的节点,并在同一级别的原始输入上添加了跳跃连接。在[17]中,提出了广义特征金字塔网络(Generalized-FPN,GFPN)作为颈部结构,并实现了最优性能,因为它可以充分交换高级语义信息和低级空间信息。在GFPN中,前一层和当前层的同级别特征都进行了多尺度融合。此外,的跨...
为进一步提升分割效果，我们在标准的Yolov8模型基础上，融入了Ghost模块与双向特征金字塔网络（BiFPN）模块，从而衍生出两个改进版本。Ghost模块凭借其简单的转换操作，能够生成多样化的内在特征映射，而BiFPN模块则擅长融合多尺度特征，有助于提升对小叶片的分割能力。经过实验验证，Yolov8模型在叶片分割任务上已展现出优越...
FPN旨在对CNN骨干网络提取的不同分辨率的多尺度特征进行融合。上图给出了FPN的进化,从最初的FPN到PANet再到BiFPN。我们注意到:这些FPN架构仅聚焦于特征融合,缺少了块内连接。因此,我们设计了一种新的路径融合GFPN:包含跳层与跨尺度连接,见上图d。 2.实验结果分析 ...
通过改进YOLOv8神经网络构建电力接触网异物检测模型，在YOLOv8网络的Neck部分，将跨阶段部分链接和空间通道重建卷积相结合构成C2f‑SCConv模块来替换原先的C2f模块，以改善网络模型对异物特征和背景变化的适应性；在YOLOv8网络的Neck部分中在C2f‑SCConv模块后嵌入BiFPN结构，有效整合不同尺度的特征信息，提高多尺度...
BiFPN结构具有自底向上和自顶向下特征传递机制，通过蓝色箭头和红色箭头分别表示高层特征和低层特征信息的传递。紫色部分通过跳跃连接和双向路径实现加权融合与双向跨尺度连接。BiFPN的结构确保了不同分辨率特征的均衡贡献，通过循环在特征金字塔的不同层次间传递和融合信息，生成具有丰富语义信息的输出。实现步骤...
专利摘要显示，本发明公开了一种基于改进YOLOv8的多种类管道病害检测方法及系统，涉及机器视觉技术领域。该方法包括：基于YOLOv8，在主干特征提取网络中引入动态卷积，根据对每个输入的关注程度动态地聚合多个卷积核，以构建初始检测模型；在初始检测模型颈部采用BiFPN结构，并在初始检测模型深层引入SEAM注意力模块，增强图像...
在YOLOv8网络的Neck部分中在C2f‑SCConv模块后嵌入BiFPN结构,有效整合不同尺度的特征信息,提高多尺度异物检测的精度;在YOLOv8网络的骨干部分的最后一层C2f模块后嵌入GAM注意力机制,以增强图像噪声抑制,提高网络识别的鲁棒性;在YOLOv8模型中引入Wise‑IoU损失函数,增强网络对复杂边界的敏感性,提升网络细节捕捉能力。
在本研究中,我们采用了名为“Objects Lab Instance Segmentation”的数据集,以支持改进YOLOv8-seg的厨房用品分割系统的训练和评估。该数据集包含15个类别,专注于厨房环境中常见物品的实例分割任务。通过对这些物品的精确识别与分割,我们的目标是提升YOLOv8-seg在复杂背景下的分割性能,从而实现更高效的物品识别与处理。