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; 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,同时也将C3...
此外,YOLOv8的C2F(Coarse-to-Fine)结构进一步优化了细粒度特征的利用。与YOLOv5的C3模块相比,YOLOv8的C2F模块通过精细化的特征处理策略,能够更有效地捕捉到细小目标的特征,这对于识别水果这类小型或远距离目标尤为重要。SPPF(Spatial Pyramid Pooling-Fast)模块是对YOLOv5中的SPP模块的改进,它能够通过池化操作快速...
C2f模块的设计灵感来源于YOLOv7的ELAN思想,通过引入多个分支和Bottleneck结构,增强了特征的流动性和梯度的传递效率。这种结构的优势在于能够更好地捕捉图像中的细节信息,同时保持网络的轻量化特性,确保在实时检测中的高效性。 特征融合是YOLOv8-seg的一个重要环节,Neck部分采用了PAN-FPN结构,这种结构通过自下而上的...
此外,为了保留和利用SMSA提取的多语义空间信息,并降低SHSA的计算成本,我们采用基于平均池化的渐进压缩方法,该方法在我们的协同作用中起指导作用。与使用常见的卷积操作建模通道依赖性相比,渐进式通道自注意力(PCSA)表现出更强的输入感知能力,并有效利用SMSA提供的空间先验来加深学习。我们PCSA的实现细节如下: 表示核大...
Backbone:同样借鉴了CSP模块思想,不过将Yolov5中的C3模块替换成了C2f模块,实现了进一步轻量化,同时沿用Yolov5中的SPPF模块,并对不同尺度的模型进行精心微调,不再是无脑式一套参数用于所有模型,大幅提升了模型性能。 Neck:继续使用PAN的思想,但是通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到,YOLOv8移除了1*1降采样层...
Backbone:同样借鉴了CSP模块思想,不过将Yolov5中的C3模块替换成了C2f模块,实现了进一步轻量化,同时沿用Yolov5中的SPPF模块,并对不同尺度的模型进行精心微调,不再是无脑式一套参数用于所有模型,大幅提升了模型性能。 Neck:继续使用PAN的思想,但是通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到,YOLOv8移除了1*1降采样层...
Backbone:同样借鉴了CSP模块思想,不过将Yolov5中的C3模块替换成了C2f模块,实现了进一步轻量化,同时沿用Yolov5中的SPPF模块,并对不同尺度的模型进行精心微调,不再是无脑式一套参数用于所有模型,大幅提升了模型性能。 Neck:继续使用PAN的思想,但是通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到,YOLOv8移除了1*1降采样层...
YOLOv8引入了新的C2f模块替代了YOLOv5中的C3模块,这一改变不仅提高了特征提取的效率,还增加了网络的表达能力。C2f模块通过引入更多的跳层连接和Split操作,使得信息流动更加顺畅,从而增强了特征的多样性和丰富性。 Neck部分则负责特征的融合。YOLOv8采用了PAN-FPN(Path Aggregation Network - Feature Pyramid Network...
YoloV8 可视化界面 GUI 本项目旨在基于 YoloV8目标检测算法开发一个直观的可视化界面，使用户能够轻松上传...