💡💡💡本文自研创新改进:SPPF与感知大内核卷积UniRepLK结合,大kernel+非膨胀卷积,使SPPF增加大kernel,提升感受野,最终提升检测精度 1.SPP &SPPF介绍 YOLOv5最初采用SPP结构在v6.0版本(repo)后开始使用SPPF,主要目的是融合更大尺度(全局)信息 YOLOV8使用SPPF 作者对SPP和SPPF进行了比较,SPPF在不影响mAP的...
💡💡💡本文自研创新改进: 可变形大核注意力(D-LKA Attention)高效结合SPPF进行二次创新,大卷积核提升不同特征感受野的注意力机制。 1.SPP &SPPF介绍 YOLOv5最初采用SPP结构在v6.0版本(repo)后开始使用SPPF,主要目的是融合更大尺度(全局)信息 YOLOV8使用SPPF 作者对SPP和SPPF进行了比较,SPPF在不影响mAP...
总的来说,YOLOv8中的SPPF是一项关键的创新,它通过优化空间金字塔池化结构和结合感知大内核卷积UniRepLK,提升了模型的感受野和检测精度。这一改进使得YOLOv8在目标检测任务中表现出色,为实时目标检测领域的发展带来了新的突破。 当然,任何技术都有其局限性。虽然SPPF在YOLOv8中取得了显著的效果,但仍有许多值得探索和...
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...
本文摘要:农作物水稻病害首先进行数据处理到训练模型,最好优化SPPF提升检测精度,map0.5从原始的0.807提升至0.821 1.YOLOv8介绍 Ultralytics YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的(SOTA)模型,它建立在先前YOLO成功基础上,并引入了新功能和改进,以进一步提...
此外，SPPF模块的引入也进一步提升了模型的速度性能，相较于传统的SPP模块，其计算效率更高。Head部分的变革：在YOLOv8中，Head部分经历了显著的改变，摒弃了传统的耦合头设计，转而采用了更为先进且高效的解耦头。这一变化不仅提升了模型的性能，还使其在处理图像时更加灵活多变。同时，YOLOv8也摒弃了YOLOv5中采用...
上图中,左边是SPP,右边是SPPF。 PAN-FPN改进了什么? 我们先看一下YOLOv5以及YOLOv6的PAN-FPN部分的结构图: YOLOv5的Neck部分的结构图如下: YOLOv6的Neck部分的结构图如下: 我们再看YOLOv8的结构图: 可以看到,相对于YOLOv5或者YOLOv6,YOLOv8将C3模块以及RepBlock替换为了C2f,同时细心可以发现,相对于YOLOv5和...
为了解决这个问题,我们提出了一种基于SPPF(Spatial Pyramid Pooling Fast)创新结构的方法,通过重新设计全局平均池化层和全局最大池化层,提升YOLOv8对油污缺陷的检测性能。 SPPF创新结构 SPPF结构是一种空间金字塔池化方法,它通过在不同尺度上聚合特征信息,增强了模型对目标物体的尺度不变性。在YOLOv8中引入SPPF结构,...
上图中,左边是SPP,右边是SPPF。 PAN-FPN改进了什么? 我们先看一下YOLOv5以及YOLOv6的PAN-FPN部分的结构图: YOLOv5的Neck部分的结构图如下: YOLOv6的Neck部分的结构图如下: 我们再看YOLOv8的结构图: 可以看到,相对于YOLOv5或者...