Backbone:使用的依旧是CSP的思想,不过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: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...
使用的依旧是CSP的思想,不过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; 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...
Backbone:使用的依旧是CSP的思想,不过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: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...
Neck部分负责融合不同尺度的特征图,以增强模型的多尺度检测能力。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...
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; ...
“FPN是自顶向下,将高层的强语义特征传递下来。PAN就是在FPN的后面添加一个自底向上的金字塔,对FPN补充,将低层的强定位特征传递上去, FPN是自顶(小尺寸,卷积次数多得到的结果,语义信息丰富)向下(大尺寸,卷积次数少得到的结果),将高层的强语义特征传递下来,对整个金字塔进行增强,不过只增强了语义信息,对定位信息没...
YOLOv8的Neck部分利用了SPP(Spatial Pyramid Pooling)结构和FPN(Feature Pyramid Networks)技术。SPP能够提取多尺度的上下文信息,这对于检测不同尺寸的目标至关重要。而FPN采用了一个自顶向下的结构,将高层的语义信息传递到低层,从而实现了从粗到细的特征融合。
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传递,这有助于模型捕捉到更加精细的特征信息,并提高检测的精确度。FPN-PAN结构通过自顶向下和自底向上的特征流,有效地在不同尺度之间传递信息。 在Head部分,YOLOv8采用了解耦合头(Decoupled-Head)的设计,这种设计允许模...
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...
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。