引入多样化分支块(diverse branch block,DBB)构建C2fDBB模块,替代原算法中的C2f模块,增强网络多尺度特征提取能力。在路径聚合网络(path aggregation network,PANet)的基础上结合渐进特征金字塔网络(asymptotic feature pyramid network,AFPN)思想,提出PA-AFPN(path aggregation progressive feature pyramid network)特征融合方...
C2f-DBB体系结构的设计目标是保持模型的轻量级,同时提高其对长距离和低像素分辨率的小物体的检测性能。通过将C2f模块和DBB相结合,我们的目标是生成更全面的特征表示,提高模型的通用性,从而在高速公路上商用车的长距离小物体检测方面具有优越的性能。DBB模块增强了模型的通用化性,从而增强了其鲁棒性,同时增加了参数的...
ConvTranspose2d, DWConvTranspose2d, C3x, RepC3, PSA, SCDown, C2fCIB, C2f_Faster, C2f_ODConv, C2f_Faster_EMA, C2f_DBB, GSConv, GSConvns, VoVGSCSP, VoVGSCSPns, VoVGSCSPC, C2f_CloAtt, C3_CloAtt, SCConv, C2f_SCConv, C3_SCConv, C2f_ScConv, C3_ScConv, C3_EMSC, C3...
c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):# ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansionsuper().__init__()c_= int(c2 * e)# hidden channels# 输出x的大小是(b,c1,w,h)self.cv1 = Conv(c1, c_,1,1)# cv1的大小为(b,c_,w,h)...
骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想,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。 属于对模型结构精心微调,不再是无脑一套参数应用所有模型,大幅提升了模型性能。不过这个 C2f 模块中存在 Split 等操作对特定硬件部署没有之前那么友好了 ...
ConvTranspose2d, DWConvTranspose2d, C3x, RepC3, PSA, SCDown, C2fCIB, C2f_Faster, C2f_ODConv, C2f_Faster_EMA, C2f_DBB, GSConv, GSConvns, VoVGSCSP, VoVGSCSPns, VoVGSCSPC, C2f_CloAtt, C3_CloAtt, SCConv, C2f_SCConv, C3_SCConv, C2f_ScConv, C3_ScConv, C3_EMSC, C3...
主干网络则负责特征提取,采用了Conv、C2f和SPPF等结构,通过卷积和池化操作提取图像的多层次特征。特别是C2f模块的引入,使得特征提取过程中能够更好地保留细粒度的上下文信息,这对于小目标的检测尤为重要。 在Neck端,YOLOv8-seg采用了基于PAN(Path Aggregation Network)结构的设计,通过上采样、下采样和特征拼接等操作...
dbb_avg.add_module('conv', nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0, groups=groups, bias=False)) self.dbb_avg.add_module('bn', BNAndPadLayer(pad_pixels=padding, num_features=out_channels)) self.dbb_avg.add_module('avg', nn...
【方法】 首先,将颈部网络替换为双向金字塔网络Bifpn(Bi-directional Feature Pyramid Network),进行不同尺度的特征融合;其次,为提高模型推理速度,使用多分支结构DBB(Diverse Branch Block)替换C2f模块中的卷积层,提出了重参数化模块C2f-DBB并替换部分C2f模块;然后,在骨干网络末端引入通道先验注意力机制CPCA(Channel ...
由上述实例可见,本发明公开了一种基于改进YOLOv8的多相流气泡识别与计数方法,包括:获取多相流气泡图像数据集;用BiFPN网络替换原始PAFPN网络进行深层特征融合,用GSConv模块和VoVGSCSPC模块分别替换原始Conv和C2f模块,并用PConv模块对YOLOv8检测头模块进行改进;在算法内增加计数模块,使其在识别气泡的同时进行自动计数;将...