Backbone:使用的依旧是CSP的思想,将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:YOLOv8依旧使用了PAN的思想,不同的是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
再来看PAN-FPN的改进，这是YOLOv8相较于前代版本的重要升级之一。通过对比YOLOv5和YOLOv6的PAN-FPN部分结构图，我们可以清晰地看到YOLOv8在这一关键组件上的显著变化与提升。YOLOv6的Neck部分结构图展示如下：接下来，让我们进一步探索YOLOv8的结构图：相较于YOLOv5和YOLOv6，YOLOv8在结构上做出了显著的调整。它摒...
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; ...
Backbone:CSPDarkNet结构,主要结构思想的体现在C3模块,这里也是梯度分流的主要思想所在的地方; 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...
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部分采用了PANet(Path Aggregation Network)结构,用于特征融合。 PANet通过自底向上和自顶向下的路径聚合,增强了不同尺度特征之间的信息流动。 YOLOv8在Neck部分优化了特征金字塔网络(FPN)和路径聚合网络(PAN)的结构,增强了多尺度特征的融合能力。 Head(检测头): YOLOv8的Head部分负责最终的检测任务,包括...
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...
从架构上看,yolov5的架构设计并不复杂,整体上维持了FPN的设计方式,FPN加强了重复迭代,两次迭代的结构称为PAN。这个结构还可以进一步重复,类似efficientdet那样演进为BiFPN。backbone仍然是darknet的形式,通过残差结构让网络加深。模型开始引入Focus的设计有点奇特,直接就降低了resolution应该是yolov5轻量的原因之一。SPP模块...
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...
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; ...