另外,在之前的YOLOv5的网络结构中,只需要更改一下w和h系数就能统一适配不同规模的模型,但是对于YOLOv8而言,其中N和S的结构一致,L和X的结构一致,这两对模型可以只通过修改缩放系数就完成替换。在YOLOv10中,作者也提到了这个观点,为了追求网络的灵活性,导致网络同质化比较严重,其中有些冗余的模块是可以去除的,也...
如此设计的原因应该是同一套缩放系数下的通道设置不是最优设计,YOLOv7 网络设计时也没有遵循一套缩放系数作用于所有模型 02 Head的具体变化 从原先的耦合头变成了解耦头,并且从 YOLOv5 的 Anchor-Based 变成了 Anchor-Free。 从上图可以看出,不再有之前的 objectness 分支,只有解耦的分类和回归分支,并且其回归分...
结合模块结构图和代码可以看出,最后concat得到的特征图尺寸是20*20*(512*4),经过一次Conv得到20*20*1024。 其他说明: 各层注释中的P1/2表示该层特征图缩放为输入图像尺寸的1/2,是第1特征层;P2/4表示该层特征图缩放为输入图像尺寸的1/4,是第2特征层;其他的依次类推。 头部 head部分的写法与backbone部分相同...
见图中第 0~9 层。分别为 关于特征金字塔(Feature Pyramid Networks,FPN)的含义,请参考后面“FPN 网络骨架”、“PANet 网络骨架”章节。 YOLOv8 Head 整体 YOLOv8 Head 整体参考了 PAN 网络骨架(基于 FPN 发展而来)。参考架构图,FPN 的思想主要体现在 4~9 层和 10~15 层之间的关联关系。PANet 思想主要体现...
PANet结构 4. 残差块 残差块由ResNet(残差网络)架构引入。它们旨在解决训练非常深的网络时的挑战,例如梯度退化和信息丢失。 残差块通常由两个或三个卷积层组成,但其定义特征是包含一个直接连接(也称为跳过连接),该连接绕过这些层并将块的输入直接链接到其输出。这在下面的图中有说明。输入信息被加到卷积层的输出...
本章创新为融合SCconv的特征提取方法,顾名思义就是将SCconv模块融合到YOLOv8的骨干特征提取网络部分(backbone),首先我们了解一些SCconv。 SCConv是CVPR2023收录的一个即插即用的空间和通道重建卷积模块,其结构如下: SCconv论文下载地址 同时,在论文中也提供了实现代码: ...
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: ...
还需要在ultralytics/nn/tasks.py中导入创建的c2f_Attention类,,如下图: 在parse_model解析函数中添加C2f类 在ultralytics/nn/tasks.py的parse_model解析网络结构的函数中,加入c2f_Attention类,如下图: 创建新的配置文件c2f_att_yolov8.yaml 在ultralytics/cfg/models/v8目录下新建c2f_att_yolov8.yaml配...
YOLOv8-seg的网络框架图清晰地展示了其各个模块之间的关系和数据流动路径。输入图像经过主干网络的特征提取后,进入特征融合层进行多尺度特征的深度融合,最终通过解耦头输出分类和分割结果。该算法的设计充分考虑了实时性和准确性,适用于各种实际应用场景,如自动驾驶、安防监控和医学影像分析等。 总的来说,YOLOv8-seg算法...