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...
运行代码后,打印结果如下: 打印结果说明:可以看到模型配置文件一共有23行,params为每一层的参数量大小,module为每一层的结构名称,arguments为每一层结构需要传入的参数。最后一行summary为总的信息参数,模型一共有225层,参参数量(parameters)为:3157200,计算量GFLOPs为:8.9. 查看详细的网络结构 上面只是打印出了网络...
可以看到模型配置文件一共有23行,params为每一层的参数量大小,module为每一层的结构名称,arguments为每一层结构需要传入的参数。最后一行summary为总的信息参数,模型一共有225层,参参数量(parameters)为:3157200,计算量GFLOPs为:8.9. 查看详细的网络结构 上面只是打印出了网络配置文件每一层相关的信息,如果我们想看更...
可以看到模型配置文件一共有23行,params为每一层的参数量大小,module为每一层的结构名称,arguments为每一层结构需要传入的参数。最后一行summary为总的信息参数,模型一共有225层,参参数量(parameters)为:3157200,计算量GFLOPs为:8.9. 查看详细的网络结构 上面只是打印出了网络配置文件每一层相关的信息,如果我们想看更...
通常采用较小的网络结构,以减少计算量和提高预测速度。 四、人体姿态估计过程 YOLOv8 Pose模型进行人体姿态估计的过程如下: 图像输入:将待检测的图像输入到模型中。 特征提取:通过主干网络提取图像的高维特征表示。 特征融合:利用特征融合模块将不同层次的特征图进行融合。 关键点预测:通过关键点预测头预测人体关键点...
基于Yolov8网络进行目标检测(一)-介绍和预测 之前提到过目标检测模型分为两类。一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族。他们识别错误率低,漏识别率也较低,但是由于网络结构参数的计算量大,导致其检测速度慢,不能满足实时检测场景。
YOLOv8 还支持姿态评估任务,这通常涉及到对人体或动物等生物的姿态进行识别和定位。YOLOv8 通过专门的模型来处理这个任务,例如 yolov8n-pose.pt 就是一个预训练的姿态评估模型 YOLOv8 OBB YOLOv8 OBB模型是YOLO系列中的一个变体,专门设计用于检测具有方向的边界框(Oriented Bounding Boxes,OBB)。这种模型能够更准确...
pose.PosePredictor, # 姿态预测器 }, }代码分析与注释:引入模块: 从ultralytics.engine.model 导入Model 类,这是YOLO模型的基类。 从ultralytics.models 和ultralytics.nn.tasks 导入不同的模型类,分别用于分类、检测、分割和姿态估计任务。 YOLO类: 继承自 Model 类,表示YOLO目标检测模型。 task_map属性: ...
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: ...
它在初始化时会加载配置文件,定义模型结构,并初始化权重。该类还实现了数据增强的预测方法和损失计算方法。SegmentationModel和PoseModel类分别用于YOLOv8的分割和姿态估计任务,继承自DetectionModel,并重写了损失计算方法以适应各自的任务需求。ClassificationModel类用于YOLOv8的分类任务,定义了模型的初始化和从YAML文件加载...