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...
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...
将YOLOv5 的C3结构换成了梯度流更丰富的C2f结构,并对不同尺度模型调整了不同的通道数 C3模块的结构图,然后再对比与C2f的具体的区别。针对C3模块,其主要是借助CSPNet提取分流的思想,同时结合残差结构的思想,设计了C3 Block,CSP主分支梯度模块为BottleNeck模块。同时堆叠的个数由参数n来进行控制,也就是说不同规模...
新的c2f_att_yolov8.yaml配置文件与原yolov8.yaml文件的对比如下: 在C2f中添加注意力:ShuffleAttention 注意:对于有通道数参数的注意力机制,其输入通道数为其上层的输出通道数。这个注意力添加的位置有关。 在路径ultralytics/nn下新建注意力模块,ShuffleAttention.py文件。内容如下: ...
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...
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 ...
主要的创新点:其实到了YOLOV5 基本创新点就不太多了,主要就是大家互相排列组合复用不同的网络模块、损失函数和样本匹配策略。 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 ...
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...