在特征融合层,YOLOv8采用了PAN-FPN(Path Aggregation Network with Feature Pyramid Network)结构,这一设计旨在充分融合多尺度特征,以提高目标检测的准确性。PAN-FPN通过自下而上的方式融合高层特征与中层、浅层特征,使得不同层次的特征能够有效结合,从而提升对目标的检测能力。YOLOv8在这一阶段去除了YOLOv5中上采样阶...
2. yolov8的网络结构 2.1 backbone -- 5个卷积模块+4个C2F模块+1个SPPF模块 2.2 neck -- 特征提取和融合[PAN-FPN]具有特征金字塔网络的路径聚合网络 2.3 Head -- 解耦头 1. yolov8 和yolov5的区别 整体架构: backbone: 基于CSP(紧凑和分离) neck head 优化内容: 1. backbone改进:使用C2F模块代替C3模块...
YOLOv8的Neck采用了类似于YOLOv5的PAN-FPN结构,即Path Aggregation Network(PANet)。PANet通过自底向上的路径和自顶向下的路径,将不同尺度的特征图进行融合,实现了信息的跨尺度传递。 具体来说,Backbone的输出特征图经过SPP(Spatial Pyramid Pooling)结构进行多尺度特征提取,然后通过PANet进行特征融合。这种结构使得模型能...
Backbone:CSPDarkNet结构,主要结构思想的体现在C3模块,这里也是梯度分流的主要思想所在的地方; PAN-FPN:双流的FPN,必须香,也必须快,但是量化还是有些需要图优化才可以达到最优的性能,比如cat前后的scale优化等等,这里除了上采样、CBS卷积模块,最为主要的还有C3模块(记住这个C3模块哦); Head:Coupled Head+Anchor-base...
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C2f模块作为特征提取的主要模块。 Head部分采用解耦头结构将分类和检测分离,同时在检测过程中采用效果较好的Anchor-free机制。解耦头模型结构如图2所示。 图2 解耦头模型结构 在损失函数计算方面,采用了Task Aligned Assigner正样本分配策略,由分类...
2.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模块替换为了C2f模块 3.Decoupled-Head。是不是嗅到了不一样的味道?是的,YOLOv8走向了Decoupled-Head; ...
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模块替换为了C2f模块; Decoupled-Head:是不是嗅到了不一样的味道?是的,YOLOv8走向了Decoupled-Head; ...
2.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模块替换为了C2f模块 3.Decoupled-Head。是不是嗅到了不一样的味道?是的,YOLOv8走向了Decoupled-H...
在颈部网络部分,YOLOv8采用了基于FPN-PAN结构的改进版本。FPN(Feature Pyramid Networks)用于构建多尺度的特征金字塔,有助于检测不同大小的目标;而PAN(Path Aggregation Network)则用于增强特征的上下文关联性。这种改进版的结构进一步强化了特征之间的信息流动,提高了小目标的检测能力。
在Backbone网络中,YOLOv8采用了PPAN结构,其核心思想是通过一个更大的感受野和更多样化的特征提取,以增强模型对于目标的识别和定位能力。这种结构相比传统的Backbone网络,如ResNet或VGG,能够更有效地处理图像中的复杂信息。 在Neck部分,YOLOv8则进一步加强了特征的传递和融合。这一部分采用FPN-PAN的结构进行特征的融合和...