3.方式三:在c2f的bottleneck中添加注意力机制,将Bottleneck类,复制一份,并命名为Bottleneck_Attention,然后,在Bottleneck_Attention的cv2后面添加注意力机制,同时修改C2f_Attention类别中的Bottleneck为Bottleneck_Attention。如下图所示: 加载配置文件并训练 加载c2f_att_yolov8.yaml配置文件,并运行train.py训练代码: #c...
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...
具体改进方法可访问如下地址: YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用YOLOv10提出的C2fCIB魔改YOLOv8(附代码 + 完整修改教程)),点击此处即可跳转 (大家如有任何问题,随时通过链接到CSDN我的个人主页私信我咨询,看到都会在第一时间回复大家,知乎可能回复的比较慢) ...
总的来说,C2f模块是YOLOv8中一个重要的组成部分,它通过引入Bottleneck设计理念和多卷积层的处理流程,有效地提高了模型的目标检测性能和准确率。在实际应用中,我们可以利用C2f模块来改进目标检测模型的表现力,进一步优化模型的性能。同时,通过对C2f模块的深入研究和实践经验的积累,我们也可以为未来更多的深度学习模型设...
Neck部分采用PAN-FPN结构实现多个不同尺寸特征图的特征融合,其中同样使用了C2f模块作为特征提取的主要模块。 Head部分采用解耦头结构将分类和检测分离,同时在检测过程中采用效果较好的Anchor-free机制。解耦头模型结构如图2所示。 图2 解耦头模型结构 在损失函数计算方面,采用了Task Aligned Assigner正样本分配策略,由分类...
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。一次是完整的输入,另一次是通过残差和bottleneck的输出相加以分量形式存在。 为简单起见,提取出最后一个bottleneck和concat的微结构加以分析。假设输入通...
创建新的配置文件c2f_att_yolov8.yaml 在ultralytics/cfg/models/v8目录下新建c2f_att_yolov8.yaml配置文件,内容如下: # Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license # YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect ...
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...
YOLOv8的网络结构主要由三部分组成:Backbone、Neck和Head。 Backbone Backbone负责特征提取,采用了一系列卷积和反卷积层,同时使用了残差连接和瓶颈结构来减小网络的大小并提高性能。YOLOv8在Backbone部分使用了C2f模块替代了YOLOv5中的C3模块,实现了进一步的轻量化。C2f模块具有更少的参数量和更优秀的特征提取能力,这得...
在我自制的数据集上,yolov5所有的c3替换为c2f后会振荡,loss也更难收敛,之前用yolov8也会出现收敛难的问题,可能是c2f这个结构带来的影响。最终提升效果不是很明显,在0.5%以内,但参数量提高了四倍。 之后我分别替换了backbone和neck上的c3,得到的效果也都不是很好。 个人猜测可能是数据集只有3.2k张太小了,后续...