通过对YOLOv8模型的深入改进,我们成功地引入了双向特征金字塔(BiFPN)、蛇形卷积(DySnakeConv)和改进的注意力机制(C2f_attention),显著提升了模型的检测性能。在多个数据集上的实验结果表明,这些改进措施使得YOLOv8模型在检测精度和复杂形状目标的识别能力上均有所提升。 结论 本次改进主要涉及以下几个方面: **改进的...
整个BiFPN结构中循环这个过程在特征金字塔的不同层次间实现信息的传递和融合,以生成更具有丰富语义信息的输出。 三、代码实现 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ultralyt...
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...
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...
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。
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...
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。
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 ...
BIFPN BiFPN 全称 Bidirectional Feature Pyramid Network 加权双向(自顶向下 + 自低向上)特征金字塔网络。 相比较于PANet,BiFPN在设计上的改变: 总结下图: 图d 蓝色部分为自顶向下的通路,传递的是高层特征的语义信息;红色部分是自底向上的通路,传递的是低层特征的位置信息;紫色部分是上述第二点提到的同一层在输入...