以下是YOLOv8结构的一个简化示意图: plaintext 输入图像 ↓ CSPDarknet53 Backbone ↓特征图 ↓ PANet Neck ↓融合后的特征图 ↓ Decoupled Head ↓检测结果(类别和边界框) 这个示意图展示了YOLOv8从输入图像到最终检测结果的整个处理流程。 🚀 高效开发必备工具 🚀 🎯 一键安装IDE插件,智能感知本地环境...
YOLOv5 的 Neck 使用了 PANet(Path Aggregation Network)进行特征融合,而 YOLOv8 在 Neck 部分进行了以下改进: 更高效的特征融合:YOLOv8 的 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。 更深的特征金字塔:YOLOv8 增加了 Neck 的深度,使得小目标检测的性能得到提升。
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 思想主要体现在 16~21 层的信息传递。 FPN 网络骨架(参考) 论文:Feature Pyramid Networks for Object Detection(2016.12,Meta) ...
YOLOv8的Neck采用了PANet结构。如图7为网络局部图。 由图7可以看出,Backbone最后经过了一个SPPF(SPP Fast,图示Layer9),之后H和W已经经过了32被的下采样。对应的,Layer4经过了8被下采样,Layer6经过了16背的下采样。设定输入为640*640,得到Layer4、Layer6、Layer9的分辨率分别为80*80、40*40和20*20。 Layer4...
从整体上来看,YOLOv8和YOLOv5基本一致,都是backbone + PANet + Head的结构,且PANet部分都是先上采样融合再下采样融合; 不同点: <1> Head部分不同,YOLOv5是整体上输出的,以80类为例,因为每个像素点为3个anchor,故每个像素点的size为:3*(4 + 1 + 80 )= 255;而YOLOv8Head部分,Cls和Box是分开预测的,...
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...
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...
消融研究如上图所示 PP-YOLOv2改进 FPN被PANet取代 Mish 激活 增加了输入图像的大小 修改了IoU aware损失: 消融研究: PP-YOLOv2的 detection neck架构 试了但没成功的技巧: 余弦学习率衰减 在再训练期间冻结权重会降低mAP PP-YOLOE改进 Anchorless CSPRepResNet backbone ...
YOLOv8采用了PANet(Path Aggregation Network)结构,该结构在FPN(Feature Pyramid Network)的基础上增加了一个自底向上的金字塔,实现了多尺度特征的融合。这种结构能够更好地捕捉目标物体在不同尺度下的特征,提升检测精度。 Head Head部分利用前面提取的特征进行目标检测。YOLOv8的Head部分相比YOLOv5改动较大,采用了目前...