从整体上来看,YOLOv8和YOLOv5基本一致,都是backbone + PANet + Head的结构,且PANet部分都是先上采样融合再下采样融合; 不同点: <1> Head部分不同,YOLOv5是整体上输出的,以80类为例,因为每个像素点为3个anchor,故每个像素点的size为:3*(4 + 1 + 80 )= 255;而YOLOv8Head部分,Cls和Box是分开预测的,...
YOLOV8网络结构 文档地址:https://docs.ultralytics.com/ git地址:https://github.com/ultralytics/ultralytics 引言 Yolo(You Only Look Once)是一种one-stage目标检测算法,即仅需要 “看” 一次就可以识别出图片中物体的class类别和边界框。Yolov8是Ultralytics公司最新推出的Yolo系列目标检测算法,可以用于图像...
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 02 ...
Yolov8模型的时间版本发布与网络结构图，C2f与C3模块对比。Head部分将耦合头改为了类似Yolox的解耦头结构，并针对回归分支使用了DFL策略中的积分表示法，将坐标转变成分布。损失计算包括两部分：正负样本分配策略与Loss计算，使用Task-Aligned Assigner策略。具体策略为：对所有像素点预测的Cls score和Reg Sc...
Cls Loss(分类损失) Cls Loss用于衡量模型预测的类别分布与真实标签之间的差异。交叉熵损失函数是分类任务中常用的一种损失函数,其公式为: L o s s c l s = − ∑ c = 1 M y o , c l o g ( p o , c ) Loss_{cls}=-\sum_{c=1}^{M}y_{o,c}log(p_{o},c)Losscls=−c=1∑My...
2.1 Backbone结构 图1. YOLOv5-v6.0的配置文件 首先,我们来简单回顾一下YOLOv5的网络结构,如图1所示,截图自YOLOv5-v6.0版的配置文件,相较于早期YOLOv5的早期版本,目前已经取消了不友好的Focus模块,初始的网络层直接由简单质朴的普通卷积来完成。从图中我们可以看到,YOLOv5网络结构的核心就是CSPBlock模块,用YOLOv5...
损失函数通常包括几个部分:框损失(box_loss),类别损失(cls_loss),以及目标定位损失(obj_loss)。框损失负责度量预测的边界框与真实框之间的差异,类别损失用于评估预测类别的准确性,而目标定位损失则是指模型预测目标存在与否的准确性。从训练和验证的损失图中可以看出,所有的损失值都显示了从高到低的下降趋势,说明模...
其主要网络结构如下: 本文的人脸表情识别,主要分为两步。第一步:检测人脸位置;第二步:将人脸位置截取出来,作为输入传入到使用YOLOv8训练的表情分类模型,从而得到表情识别的结果。 第一步:人脸位置检测 关于人脸位置检测的方法有很多,比如:opencv的dilb库,face_recognition,insightface,mediapipe,deepface等都可以进行人脸...
训练的相关截图,第一部分是展开后的命令行执行参数和网络结构 第二部分是每轮训练过程 第三部分是对各类标签的验证情况 二、对VOC2012数据集进行训练,使用我们定义的两个yaml配置文件,选择yolov8n轻量模型,开始训练 代码语言:javascript 复制 yolo detect train data=E:\JetBrains\PycharmProject\Yolov8Project\venv...
在特征提取上,Transformer[1]网络引入的自注意力机制,已经被证明在提高模型对图像细节的理解方面具有独特优势,ViT和其衍生模型就是很好的例子。 不仅如此,目标检测的研究还涉及到网络结构的深层次优化。例如,研究表明,通过改进深度神经网络中的激活函数和归一化策略,可以有效地加速网络的收敛并提高检/测精度。另外,针对...