目标检测算法 YOLOv8 原理解析｜包揽目标检测、实例分割 SOTA |
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目标检测算法 YOLOv8 原理解析｜包揽目标检测、实例分割 SOTA
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YOLOv8算法简介YOLOv8 概述YOLOv8算法特点YOLOv8 网络模型结构图YOLOv8 网络模型结构设计YOLOv8 效果YOLOv8 和 YOLOv5 之间的综合比较YOLOv8 和 YOLOv5 目标检测模型对比
YOLOv8 Loss 计算YOLOv8 训练策略YOLOv8 算法总结
YOLOv8算法简介
YOLO 是一种基于图像全局信息进行预测的目标检测系统。自 2015 年 Joseph Redmon、Ali Farhadi 等人提出初代模型以来，领域内的研究者们已经对 YOLO 进行了多次更新迭代，模型性能越来越强大。现在，YOLOv8 已正式发布。 YOLOv8 是由小型初创公司 Ultralytics 创建并维护的，值得注意的是 YOLOv5 也是由该公司创建的。 注：由于 YOLOv8 和 YOLOv5 属于同一个作者glenn-jocher，均在🔗 YOLOAir库 中有集成，所以YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型 使用 芒果改进YOLO系列完全通用，不需要额外操作。 🚀在YOLOv7中结合YOLOv8的梯度流信息模块(C2f)： 👉：改进YOLOv7系列：结合丰富的梯度流信息模块，来自YOLOv8的核心模块 🚀芒果汁没有芒果改进YOLO全系列目录： 👉：芒果改进目录一览｜原创改进YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等YOLO模型全系列目录(推荐) YOLOv8 概述YOLOv8 算法的核心特性和改动可以归结为如下： 提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数，属于对模型结构精心微调，不再是无脑一套参数应用所有模型，大幅提升了模型性能。不过这个 C2f 模块中存在 Split 等操作对特定硬件部署没有之前那么友好了Head 部分相比 YOLOv5 改动较大，换成了目前主流的解耦头结构，将分类和检测头分离，同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-FreeLoss 计算方面采用了 TaskAlignedAssigner 正样本分配策略，并引入了 Distribution Focal Loss从上面可以看出，YOLOv8 主要参考了最近提出的诸如 YOLOX、YOLOv6、YOLOv7 和 PPYOLOE 等算法的相关设计，本身的创新点不多，偏向工程实践，主推的还是 ultralytics 这个框架本身。 下面将按照模型结构设计、Loss 计算、训练数据增强、训练策略和模型推理过程共 5 个部分详细介绍 YOLOv8 目标检测的各种改进，实例分割部分暂时不进行描述。 YOLOv8算法特点YOLOv8 的主要具有以下特点： 对用户友好的 API（命令行 + Python）；模型更快更准确；模型能完成目标检测、实例分割和图像分类任务；与先前所有版本的 YOLO 兼容可扩展；模型采用新的网络主干架构；无锚（Anchor-Free）检测；模型采用新的损失函数。 YOLOv8 网络模型结构图 图 1：YOLOv8-P5 模型结构
以上结构图由 RangeKing@github 绘制。 YOLOv8 网络模型结构设计模型完整图示可以看图 1。 在暂时不考虑 Head 情况下，对比 YOLOv5 和 YOLOv8 的 yaml 配置文件可以发现改动较小。  图 3：YOLOv5 和 YOLOv8 YAML 文件对比
左侧为 YOLOv5-s，右侧为 YOLOv8-s 骨干网络和 Neck 的具体变化为： 第一个卷积层的 kernel 从 6x6 变成了 3x3所有的 C3 模块换成 C2f，结构如下所示，可以发现多了更多的跳层连接和额外的 Split 操作 图 4：YOLOv5 和 YOLOv8 模块对比
去掉了 Neck 模块中的 2 个卷积连接层Backbone 中 C2f 的 block 数从 3-6-9-3 改成了 3-6-6-3查看 N/S/M/L/X 等不同大小模型，可以发现 N/S 和 L/X 两组模型只是改了缩放系数，但是 S/M/L 等骨干网络的通道数设置不一样，没有遵循同一套缩放系数。如此设计的原因应该是同一套缩放系数下的通道设置不是最优设计，YOLOv7 网络设计时也没有遵循一套缩放系数作用于所有模型
Head 部分变化最大，从原先的耦合头变成了解耦头，并且从 YOLOv5 的 Anchor-Based 变成了 Anchor-Free。其结构如下所示：  图 5：YOLOv8 Head 结构
可以看出，不再有之前的 objectness 分支，只有解耦的分类和回归分支，并且其回归分支使用了 Distribution Focal Loss 中提出的积分形式表示法。 YOLOv8 效果
YOLOv8 是一个 SOTA 模型，它建立在以前 YOLO 版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。 不过 Ultralytics 并没有直接将开源库命名为 YOLOv8，而是直接使用 Ultralytics 这个词，原因是 Ultralytics 将这个库定位为算法框架，而非某一个特定算法，一个主要特点是可扩展性。 总而言之，Ultralytics 开源库的两个主要优点是： 融合众多当前 SOTA 技术于一体未来将支持其他 YOLO 系列以及 YOLO 之外的更多算法 图 2：YOLOv8 性能曲线
下表为官方在 COCO Val 2017 数据集上测试的 mAP、参数量和 FLOPs 结果。可以看出 YOLOv8 相比 YOLOv5 精度提升非常多，但是 N/S/M 模型相应的参数量和 FLOPs 都增加了不少，从上图也可以看出相比 YOLOV5 大部分模型推理速度变慢了。 模型YOLOv5params(M)FLOPs@640 (B)YOLOv8params(M)FLOPs@640 (B)n28.0(300e)1.94.537.3 (500e)3.28.7s37.4 (300e)7.216.544.9 (500e)11.228.6m45.4 (300e)21.249.050.2 (500e)25.978.9l49.0 (300e)46.5109.152.9 (500e)43.7165.2x50.7 (300e)86.7205.753.9 (500e)68.2257.8额外提一句，现在各个 YOLO 系列改进算法都在 COCO 上面有明显性能提升，但是在自定义数据集上面的泛化性还没有得到广泛验证，至今依然听到不少关于 YOLOv5 泛化性能较优异的说法。 YOLOv8 Loss 计算Loss 计算过程包括 2 个部分： 正负样本分配策略和 Loss 计算。 现代目标检测器大部分都会在正负样本分配策略上面做文章， YOLOv5 采用的依然是静态分配策略。考虑到动态分配策略的优异性，YOLOv8 算法中则直接引用了 TOOD 的 TaskAlignedAssigner。 TaskAlignedAssigner 的匹配策略简单总结为： 根据分类与回归的分数加权的分数选择正样本。 t = s α + u β t=s^\alpha+u^\beta t=sα+uβ : s 是标注类别对应的预测分值，u 是预测框和 gt 框的 iou，两者相乘就可以衡量对齐程度。 对于每一个 GT，对所有的预测框基于 GT 类别对应分类分数，预测框与 GT 的 IoU 的加权得到一个关联分类以及回归的对齐分数 alignment_metrics对于每一个 GT，直接基于 alignment_metrics 对齐分数选取 topK 大的作为正样本Loss 计算包括 2 个分支： 分类和回归分支，没有了之前的 objectness 分支。 分类分支依然采用 BCE Loss回归分支需要和 Distribution Focal Loss 中提出的积分形式表示法绑定，因此使用了 Distribution Focal Loss， 同时还使用了 CIoU Loss3 个 Loss 采用一定权重比例加权即可。 YOLOv8 训练策略YOLOv8 的训练策略和 YOLOv5 没有啥区别，最大区别就是模型的训练总 epoch 数从 300 提升到了 500，这也导致训练时间急剧增加。以 YOLOv8-S 为例，其训练策略汇总如下： 配置YOLOv8-s P5 参数optimizerSGDbase learning rate0.01Base weight decay0.0005optimizer momentum0.937batch size128learning rate schedulelineartraining epochs500warmup iterationsmax(1000，3 * iters_per_epochs)input size640x640EMA decay0.9999 YOLOv8 算法总结本文详细分析和总结了最新的 YOLOv8 算法，从整体设计到模型结构、Loss 计算进行了详细的说明，并提供了大量的示意图供大家方便理解。 简单来说 YOLOv8 是一个包括了图像分类、Anchor-Free 物体检测和实例分割的高效算法，检测部分设计参考了目前大量优异的最新的 YOLO 改进算法，实现了新的 SOTA。 参考来源 机器之心：https://mp.weixin.qq.com/s/QuzjUsq7niNiP8PYGyMpUA MMYOLO关于YOLOv8算法解析教程：https://github.com/open-mmlab/mmyolo |
YOLOv8作者：glenn-jocher 项目链接：https://github.com/ultralytics/ultralytics
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