首先,YOLOv8在其卷积层中引入了CSP(Cross Stage Partial)结构,特别是C2f块(CSP bottleneck with 2 convolutions fast),这是一个改良的残差块设计,用于改善梯度流并减少计算量。CSP结构通过部分连接不同阶段的特征图,既保留了足够的特征信息,又避免了重复的特征计算,从而在加速模型的同时减少了参数量。 其次,YOLO...
color = [int(c) for c in COLORS[classIDs[i]]] cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, 1, lineType=cv2.LINE_AA) text = "{}: {:.4f}".format(LABELS[classIDs[i]], confidences[i]) cv2.putText(image, text, (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5,...
(3)C2f(或CSPLayer_2Conv): CBS和Bottleneck组合的深层网络。 (4)SPPF:快速金字塔特征池化层。 图(a) 图(b) classConv(nn.Module):"""Standard convolution with args(ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups, dilation, activation)."""default_act=nn.SiLU()# default activationdef__init...
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# 输出x的大小是(b,c1,w,h)self.cv1 = Conv(c1, c_,1,1)# cv1的大小为(b,c_,w,h)...
首先,YOLOv8在其卷积层中引入了CSP(Cross Stage Partial)结构,特别是C2f块(CSP bottleneck with 2 convolutions fast),这是一个改良的残差块设计,用于改善梯度流并减少计算量。CSP结构通过部分连接不同阶段的特征图,既保留了足够的特征信息,又避免了重复的特征计算,从而在加速模型的同时减少了参数量。
而且对电脑需求也不高,CPU就能运行代码。 今天小F就给大家介绍三个使用YOLOv8制作的检测器,非常实用。 / 01 / 行人检测器 使用YOLOv8精确检测行人。 并且设定行人计数区域,实现实时计算区域内行人的数量。 这项技术可以制作一个,人员密集场所客流量统计监测系统。
letterbox代码 数据增强 2.4 general代码 AP值计算 loss计算 以YOLOv5s为例进行分析。 一YOLOv5网络架构与组件 单阶段目标检测包括输入、骨架网络、颈部和头部。 YOLOv5 包括:(代码中并没有划分出颈部) Input:Mosaic数据增强 Backbone:Focus, BottleneckCSP, SPP ...
特征增强网络: YOLOv8使用PA-FPN的思想,具体实施过程中将YOLOV5中的PA-FPN上采样阶段的卷积去除了,并且将其中的C3模块替换为了C2f模块。 检测头:区别于YOLOV5的耦合头,YOLOV8使用了Decoupled-Head 其它更新部分: 1、摒弃了之前anchor-based的方案,拥抱anchor-free思想。
不过这个 C2f 模块中存在 Split 等操作对特定硬件部署没有之前那么友好了 Head 部分相比 YOLOv5 改动较大,换成了目前主流的解耦头结构,将分类和检测头分离,同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free Loss 计算方面采用了 TaskAlignedAssigner 正样本分配策略,并引入了 Distribution Focal Loss 训练的数据增强部分...
4. 代码简介 在本节中,我们将详细介绍如何使用YOLOv8进行PCB板缺陷检测的代码实现。代码主要分为两部分:模型预测和模型训练。 4.1 模型预测 4.1 模型预测 在模型预测部分,首先导入了OpenCV库和YOLO模型。OpenCV库是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,包含了众多的视觉处理函数,使用它来读取和处理图像。YOLO模型则...