YOLOv8的主要特点包括: 高效的网络结构:采用了Conv.C2f和SPPF(Spatial Pyramid Pooling Fusion)结构,以及路径聚合网络(PAN)结构,使得模型在保持高精度的同时,具有较快的推理速度。 解耦头结构:将分类和检测过程解耦,提高了模型的收敛速度和预测精度。 无锚框检测策略:直接预测目标的中心位置,减少了锚框
如图4所示,与C3结构相比,C2f模块充分满足了ELAN模块提出的理念[28],该理念从控制最短和最长梯度路径的角度优化了网络结构,从而使网络更加可训练。此外,在不改变网络的最短和最长梯度路径的情况下,C2f模块可以通过在其模块内的特征向量转移和多级嵌套卷积来有效地学习多尺度特征并扩大感受野范围。 我们部署了RepVGG[38...
不过,在笔者看来,相较于YOLOv7的ELAN模块的设计,YOLOv8的“C2f”要简单粗暴的多,在一定程度并不太符合ShuffleNet曾经给出的一些设计准则:要想使卷积推理速度达到最快,输入通道应与输出通道保持一致。这一点,在“C2f”的最后一层1×1卷积是完全看不到的,由于depth参数的变化,C2f中的最后一层卷积的输入通道:(2...
Backbone部分采用的结构为Darknet53,其中包括基本卷积单元(Conv)、实现局部特征和全局特征的featherMap级别的融合的空间金字塔池化模块(SPPF),以及增加网络的深度和感受野、提高特征提取能力的C2f模块。C2f模块结构如图1所示。 图1 C2f模块结构 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C...
DFL损失利用交叉熵的思想,通过将预测框回归至标签框的上下整数范围内,优化模型训练。在此基础上对YOLOv8模型进行改进,将C2f模块改进成GhostC2f模块,并引入空间注意力机制,优化模型的回归预测范围,修改Neck部分第三个Concat部分的输入来源。[1] 4. 代码简介...
C2f模块通过引入多个shortcut连接,缓解了深层网络中的梯度消失问题,从而提升了模型的收敛速度和检测精度。 在特征融合层,YOLOv8-seg采用了PAN-FPN结构,这种结构通过自下而上的特征融合,充分利用了不同层次的特征信息。特征融合的过程包括将高层特征进行上采样,并与中层和浅层特征进行连接,以确保模型能够同时捕捉到细节...
DFL损失利用交叉熵的思想,通过将预测框回归至标签框的上下整数范围内,优化模型训练。在此基础上对YOLOv8模型进行改进,将C2f模块改进成GhostC2f模块,并引入空间注意力机制,优化模型的回归预测范围,修改Neck部分第三个Concat部分的输入来源。 4.2 模型构建 在“代码介绍”部分,我们将逐一深入分析构建模型的代码,突出其...
人类姿态分割系统: yolov8-seg-C2f-DySnakeConv 1.研究背景与意义 参考博客 博客来源 研究背景与意义 随着人工智能技术的迅猛发展,计算机视觉领域的研究不断深入,尤其是在人体姿态识别和分割方面的应用日益广泛。人体姿态分割不仅在安防监控、智能家居、虚拟现实等领域具有重要的应用价值,同时也为人机交互、运动分析和医...
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; 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,设计了所谓的C3 Block,这里的CSP主分支梯度模块为BottleNeck模块,也就是所谓的残差模块。同时堆叠的个...