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...
YOLOv8-QSD是一种为了提高自动驾驶车辆在复杂交通环境中检测小物体的准确性和速度而设计的改进型算法。它基于YOLOv8,并采用结构重参数化技术优化了多样化分支块(DBB)模型。YOLOv8-QSD通过双向特征金字塔网络(BiFPN)集成了多尺度特征,并引入了基于查询的模型和新的管道结构来解决长距离检测的挑战。在SODA-A数据集上的...
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。