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:使用的依旧是CSP的思想,将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; PAN-FPN:YOLOv8依旧使用了PAN的思想,不同的是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:这一点源...
将Backbone部分输出的图像经过扩张率为1、3、5的扩张卷积处理,将目标自身特征与目标周围环境的相对特征都考虑在内,再将处理后的3个特征图经Concat函数拼接后输入网络结构的下一层进行处理。 图4 CAM结构 1.6 空间-通道滤波模块 在YOLOv8s模型结构中,Neck部分使用了PAN-FPN结构,可以实现多个不同尺寸特征图的特征融合。
在探讨YOLOv8的亮点之前，我们不妨先回顾一下经典的YOLOv5。其核心组件包括：采用CSPDarkNet结构作为Backbone，体现了梯度分流的思想；利用双流FPN（PAN-FPN）进行特征融合，提高了检测速度；采用Coupled Head结合Anchor-base策略进行目标检测；同时，使用BEC Loss进行分类，CIoU Loss进行回归，进一步优化了模型性能。紧接着...
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; ...
YOLOv8的Neck部分采用了PANet(Path Aggregation Network)结构,用于特征融合。 PANet通过自底向上和自顶向下的路径聚合,增强了不同尺度特征之间的信息流动。 YOLOv8在Neck部分优化了特征金字塔网络(FPN)和路径聚合网络(PAN)的结构,增强了多尺度特征的融合能力。 Head(检测头): YOLOv8的Head部分负责最终的检测任务,包括...
我们先看一下YOLOv5以及YOLOv6的PAN-FPN部分的结构图: YOLOv5的Neck部分的结构图如下: YOLOv6的Neck部分的结构图如下: 我们再看YOLOv8的结构图: 可以看到,相对于YOLOv5或者YOLOv6,YOLOv8将C3模块以及RepBlock替换为了C2f,同时细心可以发现,相对于YOLOv5和YOLOv6,YOLOv8选择将上采样之前的1×1卷积去除了,将Back...
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...
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; ...
再联想后来的BiFPN,语义特征和定位信息在串联的FPN/PAN结构中被像踢皮球一样的“传来传去”…咳咳,都是玄学。 以上就是yolov5中的架构比较特殊的地方,具体我们还是在代码中去识别他们。 二.yolov5 源码剖析准备 源码传送门(pytorch实现) 我们在debug前先要保证把yolov5跑起来。安装下面的步骤操作就可以跑通: ...