简介:YOLOv8改进 | 2023检测头篇 | 利用AFPN改进检测头适配YOLOv8版(全网独家创新) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用今年新推出的AFPN(渐近特征金字塔网络)来优化检测头,AFPN的核心思想是通过引入一种渐近的特征融合策略,将底层、高层和顶层的特征逐渐整合到目标检测过程中。这种渐近融合方式有助于减小...
AFPN通过将这一思路应用到特征金字塔网络的设计中。 AFPN 核心组件: 非邻近层次直接特征融合:传统的FPN通常只将相邻层次的特征进行融合,而AFPN能够直接将不同层次的特征进行融合,这样可以更好地保留高层的语义信息和低层的细节信息。 自适应空间融合操作:在合并不同层次的特征时,AFPN使用一种特殊的方法来确保信息不...
This state of affairs calls for the development of a novel YOLOv8-AFPN-MPD-IoU model for instance segmentation and quantification of bridge surface cracks. Firstly, YOLOv8s-Seg is selected as the backbone network to carry out instance segmentation. In addition, an asymptotic feature pyramid ...
YOLOv8-seg的主干网络沿用了DarkNet的结构,但在细节上进行了优化,特别是在特征图的处理上,通过SPPF模块对输出特征图进行多尺度池化,确保了特征信息的充分利用。 Neck部分则采用了特征金字塔网络(FPN)与路径聚合网络(PAN)的结合,以实现多尺度特征的融合。通过这种双塔结构,YOLOv8-seg能够有效地整合来自不同层次的特征...