def__init__(self,c1,c2,n=1,shortcut=True,g=1,e=0.5):# ch_in,ch_out,number,shortcut,groups,expansionsuper().__init__()c_=int(c2*e)# hidden channels self.cv1=Conv(c1,c_,1,1)self.cv2=Conv(c1,c_,1,1)self.cv3=Conv(2*c_,c2,1)# optional act=FReLU(c2)self.m=nn.Seq...
如果不这么“偏激”的让二者对立,至少YOLOV8n在训练结束后是可以让residual connection通过权重融合的方式得以消除,和原模型等价且能稍微加速。 C2f模块的残差冗余问题源于“输入特征重复用了两次",每个带有residual connection的C2f模块的最后一个bottleneck的输入会通过concat和residual connection的方式出现了两次。一次是...
return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), 1)) 下面就简单说一下C2f模块,通过C3模块的代码以及结构图可以看到,C3模块和名字思路一致,在模块中使用了3个卷积模块(Conv+BN+SiLU),以及n个BottleNeck。 通过C3代码可以看出,对于cv1卷积和cv2卷积的通道数是一致的,而cv3的输入通道数...
指的是先验框数目(这里是5),各个 值是各个loss部分的权重系数,除了预测有对象的损失函数系数设置为5,其他都为1。 有无对象损失函数计算方法 其中 =5, =1。 表示最大的IOU都小于0.6时,取1。 表示0-confidence,详情见代码 # no_object_scale = 1 # (1 - object_detections)保留阈值小于0.6的预测框 # 1 ...
二、bakebone模块轻量化参数 1.CSPPC替换c2f卷积块 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2303.03667.pdf 如上图,其中利用了PConv模块大量降低参数量 其中 PConv(部分卷积)的基本原理是利用特征图的冗余,从而减少计算和内存访问。具体来说,PConv 只在输入通道的一部分上应用常规卷积进行空间特征提取,而保留剩余通道不变...
在YOLOv8中,C2f模块是其核心组件之一,它对于提升模型性能和准确率起到了关键作用。首先,让我们了解一下C2f模块的结构。C2f模块采用了Bottleneck的设计理念,这意味着它在维度1上将特征图分成了两部分。这种设计有助于提高模型的非线性表示能力,从而更好地处理复杂的图像特征。在YOLOv8中,C2f模块由多个Bottleneck块...
yolov8 c2f通过使用多个卷积层和池化层来提取图像中的特征,并将这些特征传递到全连接层中进行分类和定位。与传统的检测算法相比,yolov8 c2f在检测精度和速度方面都有很大的提升。其核心思想是融合不同的特征图,使用深度可分离卷积层来减少参数量和运算量,以及使用上采样层来增加特征图的分辨率,从而提高检测的精度和...
用于替换YOLOv5中的CSP结构，由于C2f结构有着更多的残差连接，所以其有着更丰富的梯度流。(不过这个C...
Yolo v8 主要涉及到:backbone 使用C2f模块,检测头使用了anchor-free + Decoupled-head,损失函数使用了分类BCE、回归CIOU + VFL(新增项目)的组合,框匹配策略由静态匹配改为了Task-Aligned Assigner匹配方式、最后 10 个 epoch 关闭 Mosaic 的操作、训练总 epoch 数从 300 提升到了 500。
1.Backbone。使用的依旧是CSP的思想,不过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; 2.PAN-FPN。毫无疑问YOLOv8依旧使用了PAN的思想,不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到,YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了,同时...