我的电脑做网站服务器,莱芜金点子今天最新招聘,网站备案 厦门,cms网站开发毕设#x1f4cc;YOLOv8架构详解 YOLOv8 架构图YOLOv8 Backbone部分YOLOv8 Head部分Neck和Head结构 在视觉深度学习中#xff0c;通常将模型分为 2~3 个组成部分#xff1a;backbone、neck#xff08;可选#xff09; 和 head。
Backbone#xff08;主干网络#xff09;负责… YOLOv8架构详解 YOLOv8 架构图YOLOv8 Backbone部分YOLOv8 Head部分Neck和Head结构 在视觉深度学习中通常将模型分为 2~3 个组成部分backbone、neck可选 和 head。
Backbone主干网络负责从输入图像中提取特征将图像转化为具有丰富语义信息的特征表示。Neck颈部连接部是一个中间层用于对来自 backbone 的特征进行融合以提升模型的性能。Head任务头是模型的最后一层其结构会根据不同的任务而有所不同。例如在图像分类任务中我们通常会使用 softmax 分类器作为 Head而在目标检测任务中我们则可能会使用边界框回归器和分类器作为 Head。
YOLOv8 架构图
关于下面经典的架构图的简要说明
图的上面部分为 YOLOv8 架构的概要图包括 BackboneHead。YOLOv8 没有使用Neck 这个概念但其架构图中 Head 中类似 PANet 功能的部分也可以归为 Neck。图右中位置 Detail 为各个组件的详细架构示例另说明了不同模型大小的参数选择。图左 图下部分以分步的方式列出了完整的数据流。每个框的右上角的数字为层的编号可以和后面的示例输出 1 对照看。
可以看出YOLOv8 Backbone 为 0~9 层10~21 层为 YOLOv8 Head。 YOLOv8 Backbone部分
见图中第 0~9 层。分别为
Conv Conv C2fConv C2f对齐特征金字塔 P3Conv C2f对齐特征金字塔 P4Conv C2f SPPF对齐特征金字塔 P5
YOLOv8 Head部分
Neck和Head结构 第一种解释 在YOLOv8 的yaml文件中并没有显示地划分出Neck部分实际上Neck网络结构就是其Head 网络结构中部分的前半部分。
head部分整体图
head:###neck###- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]]- [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4- [-1, 3, C2f, [512]] # 12- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]]- [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3- [-1, 3, C2f, [256]] # 15 (P3/8-small)###########- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]- [[-1, 12], 1, Concat, [1]] # cat head P4- [-1, 3, C2f, [512]] # 18 (P4/16-medium)- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]- [[-1, 9], 1, Concat, [1]] # cat head P5- [-1, 3, C2f, [1024]] # 21 (P5/32-large)- [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)yaml配置文件中注释段落即为Neck结构 第二种解释 head:###neck###- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]]- [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4- [-1, 3, C2f, [512]] # 12- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]]- [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3- [-1, 3, C2f, [256]] # 15 (P3/8-small)- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]- [[-1, 12], 1, Concat, [1]] # cat head P4- [-1, 3, C2f, [512]] # 18 (P4/16-medium)- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]- [[-1, 9], 1, Concat, [1]] # cat head P5- [-1, 3, C2f, [1024]] # 21 (P5/32-large)###########- [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)yaml配置文件中注释段落即为Neck结构即除去检测头其余部分都是Neck部分 分清楚Neck和Head 部分可以很方便的对YOLOv8不同部分进行改进实现任务涨点 整理不易关注和收藏后拿走欢迎留言 欢迎专注我的公众号AdaCoding 和 GithubAdaCoding123
