The research presents the YOLOv8-C2f-Faster-EMA algorithm, which optimizes the backbone, neck layer, and C2f module for underwater characteristics and incorporates an effective attention mechanism. This algorithm improves the accuracy of underwater litter detection while simplifying the...
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YOLOv8-seg的整体架构依然遵循输入层、主干网络、特征融合层和解耦头的设计思路,但在细节上进行了多项优化,以适应更复杂的目标检测任务。 在YOLOv8-seg的主干网络中,依旧采用了CSPDarknet的思想,旨在通过深度学习提取图像特征。与YOLOv5不同的是,YOLOv8将C3模块替换为C2f模块,这一变更不仅保持了模型的轻量化特性...
C2f模块通过引入多个shortcut连接,缓解了深层网络中的梯度消失问题,从而提升了模型的收敛速度和检测精度。在特征融合层,YOLOv8-seg采用了PAN-FPN结构,这种结构通过自下而上的特征融合,充分利用了不同层次的特征信息。特征融合的过程包括将高层特征进行上采样,并与中层和浅层特征进行连接,以确保模型能够同时捕捉到细节...
骨干网络是YOLOv8-seg的核心组成部分,其采用了改进的C2f结构和SPPF(Spatial Pyramid Pooling Fusion)模块。C2f模块通过跨层连接和更多的分支结构,增强了模型的梯度流,进而提升了特征表示能力。这种设计不仅使得网络能够更有效地学习到目标的特征,还提高了对复杂场景的适应能力。SPPF模块则通过多尺度池化操作,进一步增强...
在Backbone部分,YOLOv8-seg依然采用了CSPDarknet结构,但对其进行了改进,使用C2f模块替代了C3模块。C2f模块的设计灵感来源于YOLOv7的ELAN思想,通过引入多个分支和Bottleneck结构,增强了特征的流动性和梯度的传递效率。这种结构的优势在于能够更好地捕捉图像中的细节信息,同时保持网络的轻量化特性,确保在实时检测中的高效...
在骨干网络部分,YOLOv8-seg采用了C2f和SPPF结构。C2f模块通过丰富的分支跨层连接,增强了模型的梯度流,提升了特征的表示能力。这一设计灵感来源于YOLOv7的ELAN结构,使得网络在提取特征时能够更好地捕捉到不同层次的信息。此外,SPPF模块通过空间金字塔池化融合多尺度特征,进一步增强了网络对不同尺寸目标的适应能力。
具体而言,C2f模块包含多个CBS(Convolution + Batch Normalization + SiLU)模块和Bottleneck结构,允许网络在不同的分支中并行处理特征,从而有效缓解了深层网络中的梯度消失问题。这种设计使得YOLOv8-seg能够在较深的网络结构中,依然保持良好的收敛性和精度。 在Neck部分,YOLOv8-seg采用了PAN-FPN(Path Aggregation Network...
C2f模块通过引入多个shortcut连接,缓解了深层网络中的梯度消失问题,从而提升了模型的收敛速度和检测精度。在特征融合层,YOLOv8-seg采用了PAN-FPN结构,这种结构通过自下而上的特征融合,充分利用了不同层次的特征信息。特征融合的过程包括将高层特征进行上采样,并与中层和浅层特征进行连接,以确保模型能够同时捕捉到细节...
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