Backbone:ConvModule(Layer0)-P1ConvModule(Layer1)-P2ConvModule(Layer2)C2f(Layer3)ConvModule(Layer4)-P3C2f(Layer5)ConvModule(Layer6)-P4C2f(Layer7)SPPF(Layer9)Neck:Upsample(Layer10)Concat(Layer11)C2f(Layer12)Upsample(Layer13)Concat(Layer14)C2f(Layer15)ConvModule(Layer16)Concat(Layer17)C2f...
2]] # 1-P2/4 - [-1, 3, C2f, [128, True]] - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8 - [-1, 6, C2f, [256, True]] - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16 - [-1, 6, C2f, [512, True
原始的YOLOv8模型结构如下: YOLOv8小目标检测模型 正常的YOLOv8对象检测模型输出层是P3、P4、P5三个输出层,为了提升对小目标的检测能力,新版本的YOLOv8 已经包含了P2层,有四个输出层。Backbone部分的结果没有改变,但是Neck跟Header部分模型结构调整如下: 通过这样的模型结构调整,加强YOLOv8对小目标的检测能力。 YOLO...
YOLOv8小目标检测模型 正常的YOLOv8对象检测模型输出层是P3、P4、P5三个输出层,为了提升对小目标的检测能力,新版本的YOLOv8 已经包含了P2层,有四个输出层。Backbone部分的结果没有改变,但是Neck跟Header部分模型结构调整如下: 通过这样的模型结构调整,加强YOLOv8对小目标的检测能力。 YOLOv8实例分割C++推理演示 为了...
如下图, 左侧为 YOLOv5-s,右侧为 YOLOv8-s。 在暂时不考虑 Head 情况下,对比 YOLOv5 和 YOLOv8 的 yaml 配置文件可以发现改动较小。 01 Backbone和Neck的具体变化 a)第一个卷积层的 kernel 从 6x6 变成了 3x3 b)所有的 C3 模块换成 C2f,结构如下所示,可以发现多了更多的跳层连接和额外的 Split 操作...
见架构图中部的分图 Bottleneck,结构非常简单,为两个卷积层 Conv,另加一个是否为残差网络的标记(shortcut),该标记体现在输出示例 1 中 C2f 的第四个参数。 # 来源文件 ultralytics/ultralytics/nn/modules/block.pyimporttorch.nnasnnclassBottleneck(nn.Module):"""Standard bottleneck."""def__init__(self...
为进一步提升算法对小目标障碍物的检测性能,本文在原始模型中仅将P3、P4、P5层的特征提取输出送入融合网络的基础上,加入了P2层的输出结果,并按照图6所示的特征融合方式进行融合。此外,针对障碍物尺寸不一的情况,本文在Neck 网络部分引 入了BiFPN(Bi-directional Feature Pyramid Network)结构,通过多层级的特征融合,...
- [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4 - [-1, 3, C2f, [128, True]]#C2f模块,3代表本层重复3次。128代表输出通道数,True表示Bottleneck有shortcut。 - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8 - [-1, 6, C2f, [256, True]] ...
从输出的模型结构信息,结合画的结构图,yaml配置文件,逐层分析如下: Backbone部分: # YOLOv8.0n backbonebackbone:# [from, repeats, module, args]- [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2- [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4- [-1, 3, C2f, [128, True]]- [-1, 1, Con...
如下图所示,P5 -> P2是FPN结构,在YOLOv3就被使用过。在YOLOv4中加了后面的PAN结构,也就是N2 -> N5。这样结合操作,FPN层自顶向下传达强语义特征,而特征金字塔则自底向上传达强定位特征,两两联手,从不同的主干层对不同的检测层进行特征聚合。 这里需要注意的点有两个: ...