YOLOv8的网络结构主要由三部分组成:Backbone、Neck和Head。 Backbone Backbone负责特征提取,采用了一系列卷积和反卷积层,同时使用了残差连接和瓶颈结构来减小网络的大小并提高性能。YOLOv8在Backbone部分使用了C2f模块替代了YOLOv5中的C3模块,实现了进一步的轻量化。C2f模块具有更少的参数量和更优秀的特征提取能力,这得...
Backbone ——输入图像以特征形式编码的部分,和之前的faster R-CNN有点类似。 Neck ——这是模型的其他部分,用于处理由特征编码的图像 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2...
也就是对应n+2的Shortcut(第一层Conv1的分支tensor和split后的tensor为2+n个bottenlenneck)。 Head Head部分相比Yolov5改动较大,直接将耦合头改为类似Yolox的解耦头结构(Decoupled-Head),将回归分支和预测分支分离,并针对回归分支使用了Distribution Focal Loss策略中提出的积分形式表示法。之前的目标检测网络将回归...
广义特征金字塔网络(Generalized-FPN,GFPN)[17]通过一种新颖的女王融合(queen-fusion)策略对FPN进行了改进。在DAMO-YOLO中,我们设计了一种重参数化广义特征金字塔网络(Reparameterized Generalized-FPN,RepGFPN)。它基于GFPN,但涉及加速的女王融合、高效层聚合网络(Efficient Layer Aggregation Networks,ELAN)和重参数化技...
网络结构解析 YOLOv8的网络结构主要由三部分组成:Backbone、Neck和Head。 Backbone Backbone是YOLOv8中用于提取图像特征的主体网络。YOLOv8的Backbone参考了CSPDarkNet-53的结构,但进行了多项改进。其中最显著的是引入了C2f(Cross-convolution with 2 filters)结构,替代了YOLOv5中的C3结构。C2f结构通过优化梯度流动,增强...
应用于YoloV8:将SCSA模块加入到YoloV8的neck中,通过整合多语义信息和协同空间与通道注意力,提高了neck部分的特征提取能力。 性能提升:在目标检测任务中,使用SCSA模块改进后的YoloV8模型在准确率、召回率等关键指标上均实现了显著提升。同时,由于SCSA模块的设计具有轻量级和高效性,因此改进后的模型在推理速度和内存占用方...
我们的主要贡献如下:(1)我们引入了一个渐近特征金 字塔网络(AFPN), 它促进了非相邻层之间的直接特征融 合, 从而防止了特征信息在传输和交互过程中的丢失或 退化。 (2)为了抑制不同层次特征之间的信息矛盾, 我们 将自适应空间融合操作纳入到多层次特征融合过程中。 (3)在MS COCO 2017验证和测试数据集上的大量...
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。但是在卷积过程中,网络各个层的特征图中会存在大量的干扰信息,这些干扰信息在不断卷积的过程中会导致部分特别小的小目标的特征信息丢失,严重影响检测精度。因此,本文设计空间-通道滤波模块,这种结构可以有效地从通道和空间滤除特...
颈部网络(Neck):YOLOv8中的颈部模块负责细化和融合主干网络提取的多尺度特征。它利用了一个优化版本的路径聚合网络(PANet),该网络经过增强以改善不同特征层级之间的信息流。这种多尺度特征融合对于检测不同大小和尺度的目标至关重要,而YOLOv8中增强的PANet设计可能包括对原始PANet的修改,以进一步优化内存使用和计算效率。
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