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...
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...
这里存在一个问题,从为网络引入short paths的角度来看,concat和residual connection的作用有重合,尤其是当C2f模块中bottleneck的个数为1时,没必要既有concat又有residual connection。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...
DCNV3和C2f结合 | 轻量化的同时在数据集并有小幅涨点; YOLO轻量化模型专栏:t.csdnimg.cn/AeaEF 1.InternImage介绍 论文:arxiv.org/abs/2211.0577 代码:GitHub - OpenGVLab/InternImage: [CVPR 2023 Highlight] InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolution...
在ultralytics/nn/modules/block.py中的c2f_Attention类中代码相应位置添加注意力机制: 1 . 方式一:在self.cv1后面添加注意力机制 2.方式二:在self.cv2后面添加注意力机制 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...
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...
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 ...
该算法通过引入C2f-DSConv模块,小目标检测层,DyHead动态检测头,提高YOLOv8算法的检测精度。实验显示,该算法较原YOLOv8n提升了3.5%检测精度,能够有效识别工业铝片的不同表面缺陷。最新研究成果已发表在国际知名SCI期刊《Frontiers in Physics》上。 ...
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. 修改网络结构---以yolov8 的C2F为例 借鉴的代码:http://github.com/ultralytics/ultralytics 修改顺序: 1)models/commons.py --- 加入新增网络结构 打开models,复制里面的c2f模块,到yolov5的common.py里面。 class C2f(nn.Module): # CSP Bottleneck...