通过引入BiFPN(双向特征金字塔网络),YOLOv8-seg实现了高效的跨尺度特征连接和加权融合,使得模型在处理多尺度目标时表现得更加出色。这种特征融合策略不仅提升了检测精度,还有效降低了计算成本,确保了实时性。YOLOv8-seg的检测头部分也经历了重大变革。传统的Anchor-Based检测方法被全新的Anchor-Free检测头所取代,这一创新...
首先,YOLOv8-seg的网络结构依然遵循YOLO系列的经典设计,主要由输入层、主干网络(Backbone)、特征融合层(Neck)和解耦头(Head)组成。主干网络部分,YOLOv8采用了CSPDarknet的思想,使用C2f模块替代了YOLOv5中的C3模块。这一变化不仅保持了模型的轻量化特性,还在特征提取的精度上没有妥协。C2f模块的设计灵感来源于YOLOv...
YOLOv8-seg的架构由三个主要部分组成:Backbone、Neck和Head,每个部分都在前代模型的基础上进行了优化和改进。 在特征提取方面,YOLOv8-seg采用了CSPDarknet作为Backbone,这一结构通过将网络分为两个部分并引入多个残差块,显著提高了特征提取的效率和效果。与YOLOv5相比,YOLOv8-seg引入了C2f模块,替代了C3模块。C2f...
因此,基于改进YOLOv8的牌九识别分割系统的研究具有重要的现实意义和应用价值。 本研究将构建一个基于改进YOLOv8的牌九识别分割系统,利用pt-seg-synthetic数据集进行训练和验证。该数据集包含3200张图像,涵盖21个类别的牌九图案,包括1x1至6x6的各种组合以及对角牌型。这些数据的多样性和丰富性为模型的训练提供了良好的...
因此,基于改进YOLOv8的牌九识别分割系统的研究具有重要的现实意义和应用价值。 本研究将构建一个基于改进YOLOv8的牌九识别分割系统,利用pt-seg-synthetic数据集进行训练和验证。该数据集包含3200张图像,涵盖21个类别的牌九图案,包括1x1至6x6的各种组合以及对角牌型。这些数据的多样性和丰富性为模型的训练提供了良好的...