Advanced Backbone and Neck Architectures:YOLOv8 employs state-of-the-art backbone and neck architectures, resulting in improvedfeature extractionandobject detectionperformance. Anchor-free Split Ultralytics Head:YOLOv8 adopts an anchor-free split Ultralytics head, which contributes to better accuracy and...
Detection Head Layer YOLOv8是一种最先进的目标检测模型,通过使用任务对齐分配器(Task-Aligned Assigner)[37]而不是传统的 Anchor 点,实现了更高的准确性和鲁棒性。该分配器可以动态地将样本分类为阳性样本或阴性样本,从而提高模型准确检测物体的能力。检测Head采用解耦结构,具有独立的分支来进行物体分类和边界框回归。
重点:通过本专栏的阅读,后续你可以结合自己的小目标检测数据集,在网络不同位置(Backbone、head、detect、loss等)进行魔改,实现小目标涨点和创新!!! 1.小目标检测介绍 1.1 小目标定义 1)以物体检测领域的通用数据集COCO物体定义为例,小目标是指小于32×32个像素点(中物体是指32*32-96*96,大物体是指大于96*96...
对Head 输出的 bbox 分支进行转换,利用 Softmax 和 Conv 计算将积分形式转换为 4 维 bbox 格式 (2) 维度变换 YOLOv8 输出特征图尺度为 80x80、40x40 和 20x20 的三个特征图。Head 部分输出分类和回归共 6 个尺度的特征图。将 3 个不同尺度的类别预测分支、bbox 预测分支进行拼接,并进行维度变换。为了...
1、YOLOV8简介 YOLOV8是YOLO系列另一个SOTA模型,该模型是相对于YOLOV5进行更新的。其主要结构如下图所示: 从图中可以看出,网络还是分为三个部分: 主干网络(backbone),特征增强网络(neck),检测头(head) 三个部分。 主干网络: 依然使用CSP的思想,改进之处
Head。在目标检测任务中,头是一个关键组件,负责生成边界框、分类概率和目标属性。头通常由卷积层和全连接层组成,用于从特征图中提取与检测到的物体位置和分类标签相关的信息。生成的边界框可能需要经过后处理步骤,如非极大值抑制,以获得最终的目标检测结果。 2.2.2 Prediction 对于每个单元格,YOLO 预测边界框及其置信...
Head部分较YOLOv5而言有两大改进。首先,换成了目前主流的解耦头结构,将分类和检测头分离,用于缓解分类和定位任务之间存在的冲突;其次,参考YOLOX,从Anchor-Based换成了AnchorFree,面对长宽不规则的目标比较有优势。 损失函数计算部分,YOLOv8的Loss计算包括两个部分:分类分支和回归分支。分类分支依然采用BCELoss,回归分支...
Head(s)——一个或多个产生模型预测的输出层。 以下是各个版本的YOLO版本的继承关系,以及backbone、Neck、Head的变迁 之前的文章里也介绍过YOLOv5版本训练自己的数据集,YOLOv8是2023年Ultralytics公司推出的基于对象检测模型的YOLO最新系列,它能够提供截至目前最先进的对象检测性能。借助于以前的YOLO模型版本支持技术,YO...
YOLOv8算法的结构可以分为三个主要部分:Backbone(主干网络)、Neck(连接网络)和Head(检测头)。在Backbone部分,YOLOv8采用了CSP(Cross Stage Partial networks)结构,这种结构有效地平衡了模型的学习能力和参数量。CSP结构通过部分跨阶段连接,促进了梯度的直接传播,这对于深层网络的学习是极为有益的。它还减少了计算量...
head 其中DFL损失函数的定义如下,通俗来讲就是训练的过程中,目标的边界框不应该是一个确定的数值,目标的边界框应该是一个分布,比如对于浪花这个物体而言,他的边界就是不清晰的,通过这样的损失函数可以减少网络在训练过程中出现的过拟合的现象。 image-20240816235150126 ...