PAN-FPN:双流的FPN,必须香,也必须快,但是量化还是有些需要图优化才可以达到最优的性能,比如cat前后的scale优化等等,这里除了上采样、CBS卷积模块,最为主要的还有C3模块(记住这个C3模块哦); Head:Coupled Head+Anchor-base,毫无疑问,YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv7都是Anchor-Base的,后面会变吗? Loss:分类用BEC...
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...
2.2 neck -- 特征提取和融合[PAN-FPN]具有特征金字塔网络的路径聚合网络 2.3 Head -- 解耦头 1. yolov8 和yolov5的区别 整体架构: backbone: 基于CSP(紧凑和分离) neck head 优化内容: 1. backbone改进:使用C2F模块代替C3模块,进一步轻量化,保持CSP思想,采用SPPF模块 2. PAN-FPN改进:保留PAN思想,删除了上...
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...
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; ...
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...
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...
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模...
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; Anchor-Free:YOLOv8抛弃了以往的Anchor-Base,使用...