YOLOv8改进

2024-07-13 19:32| 来源: 网络整理| 查看: 265

1 2 3 4 下一页合集-YOLOv8改进 YOLOv8改进 | Conv篇 | 轻量级下采样方法ContextGuided（大幅度涨点）摘要：本文给大家带来的是改进机制是一种替换Conv的模块Context Guided Block (CG block) ，其是在CGNet论文中提出的一种模块，其基本原理是模拟人类视觉系统依赖上下文信息来理解场景。CG block 用于捕获局部特征、周围上下文和全局上下文，并将这些信息融合起来以提高准确性。(经过我检验分别在三种数据集上，大中小均进行了150轮次的实验，均有一定程度上的涨点，下面我选取了一种中等大小的数据集的结果进行了对比)，同时本文的修改方法和之前的普通卷积模块也有所不同，大家需要注意看章节四进行修改。阅读全文

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YOLOv8改进 | 2023 | DiverseBranchBlock多元分支模块（有效涨点）摘要：一、本文介绍本文带来的改进机制是YOLOv8模型与多元分支模块（Diverse Branch Block）的结合，Diverse Branch Block (DBB) 是一种用于增强卷积神经网络性能的结构重新参数化技术。这种技术的核心在于结合多样化的分支，这些分支具有不同的尺度和复杂度，从而丰富特征空间。我将其放在了YOLOv8的不同位置上均有一定的涨点幅度，同时这个DBB模块的参数量并不会上涨太多，我添加三个该机制到模型中，GFLOPs上涨了0.4。阅读全文

posted @ 2024-01-15 18:51 Snu77 阅读(89) 评论(0) 推荐(0) 编辑

YOLOv8改进 | 2023 | SPD-Conv空间深度转换卷积（高效空间编码技术）摘要：本文给大家带来的改进内容是SPD-Conv（空间深度转换卷积）技术。SPD-Conv是一种创新的空间编码技术，它通过更有效地处理图像数据来改善深度学习模型的表现。SPD-Conv的基本概念：它是一种将图像空间信息转换为深度信息的技术，从而使得卷积神经网络（CNN）能更加有效地学习图像特征。这种方法通过减少信息损失和提高特征提取的准确性，优化了模型对小物体和低分辨率图像的处理能力。我在YOLOv8中利用SPD-Conv被用于替换传统的步长卷积和池化层，在不牺牲精确度的情况下减少计算复杂度（精度甚至略有提升）。本文后面会有SPD-Conv的代码和使用方法，手把手教你添加到自己的网络结构中。(值得一提的是该卷积模块可以做到轻量化模型的作用GFLOPs由8.9降低到8.2，参数量也有一定降低) 阅读全文

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YOLOv8改进 | 2023 | AKConv轻量级架构下的高效检测（既轻量又提点）摘要：本文给大家带来的改进内容是AKConv是一种创新的变核卷积，它旨在解决标准卷积操作中的固有缺陷（采样形状是固定的），AKConv的核心思想在于它为卷积核提供了任意数量的参数和任意采样形状，能够使用任意数量的参数（如1, 2, 3, 4, 5, 6, 7等）来提取特征，这在标准卷积和可变形卷积中并未实现。AKConv能够根据硬件环境，使卷积参数的数量呈线性增减（非常适用于轻量化模型的读者）。本文通过先介绍AKConv的基本网络结构和原理让大家对该卷积有一个大概的了解，然后教大家如何将该卷积添加到自己的网络结构中。阅读全文

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YOLOv8改进 | 2023 | SCConv空间和通道重构卷积（精细化检测，又轻量又提点）摘要：本文给大家带来的改进内容是SCConv，即空间和通道重构卷积，是一种发布于2023.9月份的一个新的改进机制。它的核心创新在于能够同时处理图像的空间（形状、结构）和通道（色彩、深度）信息，这样的处理方式使得SCConv在分析图像时更加精细和高效。这种技术不仅适用于复杂场景的图像处理，还能在普通的对象检测任务中提供更高的精确度(亲测在小目标检测和正常的物体检测中都有效提点)。SCConv的这种能力，特别是在处理大量数据和复杂图像时的优势。本文通过先介绍SCConv的基本网络结构和原理当大家对该卷积有一个大概的了解，然后教大家如何将该卷积添加到自己的网络结构中(值得一提的是该卷积的GFLOPs降低了0.3左右适合轻量化的读者) 。阅读全文

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YOLOv8改进 | 2023 | 通过RFAConv重塑空间注意力（深度学习的前沿突破）摘要：本文给大家带来的改进机制是RFAConv，全称为Receptive-Field Attention Convolution，是一种全新的空间注意力机制。与传统的空间注意力方法相比，RFAConv能够更有效地处理图像中的细节和复杂模式(适用于所有的检测对象都有一定的提点)。这不仅让YOLOv8在识别和定位目标时更加精准，还大幅提升了处理速度和效率。本文章深入会探讨RFAConv如何在YOLOv8中发挥作用，以及它是如何改进在我们的YOLOv8中的。我将通过案例的角度来带大家分析其有效性(结果训练结果对比图)。阅读全文

posted @ 2024-01-15 18:55 Snu77 阅读(35) 评论(0) 推荐(0) 编辑

YOLOv8改进 | 2023 | DWRSeg扩张式残差助力小目标检测（附修改后的C2f+Bottleneck）摘要：本文内容给大家带来的DWRSeg中的DWR模块来改进YOLOv8中的C2f和Bottleneck模块，主要针对的是小目标检测，主要创新点可以总结如下：多尺度特征提取机制的深入研究和创新的DWR模块和SIR模块的提出，这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征，从而更准确地识别和分割图像中的物体。通过本文你能够了解到：DWRSeg的基本原理和框架，并且能够在你自己的网络结构中进行添加(DWRSeg需要增加一定的计算量一个DWR模块大概增加0.4GFLOPs)。阅读全文

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YOLOv8改进 | SAConv可切换空洞卷积（附修改后的C2f+Bottleneck）摘要：本文给大家带来的改进机制是可切换的空洞卷积（Switchable Atrous Convolution, SAC）是一种创新的卷积网络机制，专为增强物体检测和分割任务中的特征提取而设计。SAC的核心思想是在相同的输入特征上应用不同的空洞率进行卷积，并通过特别设计的开关函数来融合这些不同卷积的结果。这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征，从而更准确地识别和分割图像中的物体。通过本文你能够了解到：可切换的空洞卷积的基本原理和框架，能够在你自己的网络结构中进行添加(值得一提的是一个SAConv大概可以降低0.3GFLOPs)。阅读全文

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YOLOv8改进 | ODConv卷积助力极限涨点（附修改后的C2f、Bottleneck模块代码）摘要：这篇文章给大家带来的是发表于2022年的ODConv(Omni-Dimensional Dynamic Convolution)中文名字全维度动态卷积，该卷积可以即插即用，可以直接替换网络结构中的任何一个卷积模块，在本文的末尾提供可以直接替换卷积模块的ODConv，添加ODConv模块的C2f和Bottleneck(配合教程将代码复制粘贴到你自己的代码中即可运行)给大家，该卷积模块主要具有更小的计算量和更高的精度，其中添加ODConv模块的网络(只替换了一处C2f中的卷积)参数量由8.9GFLOPS减小到8.8GFLOPS，精度也有提高->下面的图片是精度的对比(因为训练成本我只是用了相同的数据集100张图片除了修改了ODConv以后其他配置都相同下面是效果对比图左面为修改版本，右面为基础版本) 阅读全文

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YOLOv8改进有效涨点系列-＞多位置替换可变形卷积(DCNv1、DCNv2、DCNv3) 摘要：动态蛇形卷积的灵感来源于对管状结构的特殊性的观察和理解，在分割拓扑管状结构、血管和道路等类型的管状结构时，任务的复杂性增加，因为这些结构的局部结构可能非常细长和迂回，而整体形态也可能多变。因此为了应对这个挑战，作者研究团队注意到了管状结构的特殊性，并提出了动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）这个方法。动态蛇形卷积通过自适应地聚焦于细长和迂回的局部结构，准确地捕捉管状结构的特征。这种卷积方法的核心思想是，通过动态形状的卷积核来增强感知能力，针对管状结构的特征提取进行优化。总之动态蛇形卷积是一种针对管状结构分割任务的创新方法，在许多模型上添加针对一些数据集都能够有效的涨点，其具有重要性和广泛的应用领域。阅读全文

posted @ 2024-01-15 19:00 Snu77 阅读(304) 评论(0) 推荐(0) 编辑

YOLOv8改进 | 注意力篇 | ACmix自注意力与卷积混合模型（提高FPS+检测效率）摘要：本文给大家带来的改进机制是ACmix自注意力机制的改进版本，它的核心思想是，传统卷积操作和自注意力模块的大部分计算都可以通过1x1的卷积来实现。ACmix首先使用1x1卷积对输入特征图进行投影，生成一组中间特征，然后根据不同的范式，即自注意力和卷积方式，分别重用和聚合这些中间特征。这样，ACmix既能利用自注意力的全局感知能力，又能通过卷积捕获局部特征，从而在保持较低计算成本的同时，提高模型的性能。阅读全文

posted @ 2024-01-15 19:01 Snu77 阅读(122) 评论(0) 推荐(0) 编辑

YOLOv8改进 | 2023注意力篇 | MSDA多尺度空洞注意力（附多位置添加教程）摘要：本文给大家带来的改进机制是MSDA（多尺度空洞注意力）发表于今年的中科院一区(算是国内计算机领域的最高期刊了)，其全称是"DilateFormer: Multi-Scale Dilated Transformer for Visual Recognition"。MSDA的主要思想是通过线性投影得到特征图X的相应查询、键和值。然后，将特征图的通道分成n个不同的头部，并在不同的头部中以不同的扩张率执行多尺度SWDA来提高模型的处理效率和检测精度。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨点效果(mAP直接涨了大概有0.06左右)。最后本文会手把手教你添加MSDA模块到网络结构中。阅读全文

posted @ 2024-01-15 19:02 Snu77 阅读(199) 评论(0) 推荐(0) 编辑

YOLOv8改进 | 2023注意力篇 | HAttention(HAT）超分辨率重建助力小目标检测 (全网首发) 摘要：本文给大家带来的改进机制是HAttention注意力机制，混合注意力变换器（HAT）的设计理念是通过融合通道注意力和自注意力机制来提升单图像超分辨率重建的性能。通道注意力关注于识别哪些通道更重要，而自注意力则关注于图像内部各个位置之间的关系。HAT利用这两种注意力机制，有效地整合了全局的像素信息，从而提供更为精确的结果(这个注意力机制挺复杂的光代码就700+行)，但是效果挺好的也是10月份最新的成果非常适合添加到大家自己的论文中。阅读全文

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YOLOv8改进 | 2023 | RCS-OSA替换C2f实现暴力涨点（减少通道的空间对象注意力机制）摘要：本文给大家带来的改进机制是RCS-YOLO提出的RCS-OSA模块，其全称是"Reduced Channel Spatial Object Attention"，意即"减少通道的空间对象注意力"。这个模块的主要功能是通过减少特征图的通道数量，同时关注空间维度上的重要特征，来提高模型的处理效率和检测精度。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨点效果(mAP直接涨了大概有0.6左右)。同时本文对RCS-OSA模块的框架原理进行了详细的分析，不光让大家会添加到自己的模型在写论文的时候也能够有一定的参照，最后本文会手把手教你添加RCS-OSA模块到网络结构中。阅读全文

posted @ 2024-01-15 19:04 Snu77 阅读(59) 评论(0) 推荐(0) 编辑

YOLOv8改进 | TripletAttention三重注意力机制（附代码+机制原理+添加教程）摘要：本文给大家带来的改进是Triplet Attention三重注意力机制。这个机制，它通过三个不同的视角来分析输入的数据，就好比三个人从不同的角度来观察同一幅画，然后共同决定哪些部分最值得注意。三重注意力机制的主要思想是在网络中引入了一种新的注意力模块，这个模块包含三个分支，分别关注图像的不同维度。比如说，一个分支可能专注于图像的宽度，另一个分支专注于高度，第三个分支则聚焦于图像的深度，即色彩和纹理等特征。这样一来，网络就能够更全面地理解图像内容，就像是得到了一副三维眼镜，能够看到图片的立体效果一样。阅读全文

posted @ 2024-01-15 19:05 Snu77 阅读(102) 评论(0) 推荐(0) 编辑

YOLOv8改进 | 2023 | Deformable-LKA可变形大核注意力（涨点幅度超高）摘要：本文给大家带来的改进内容是Deformable-LKA（可变形大核注意力）。Deformable-LKA结合了大卷积核的广阔感受野和可变形卷积的灵活性，有效地处理复杂的视觉信息。这一机制通过动态调整卷积核的形状和大小来适应不同的图像特征，提高了模型对目标形状和尺寸的适应性。在YOLOv8中，Deformable-LKA可以被用于提升对小目标和不规则形状目标的检测能力，特别是在复杂背景或不同光照条件下。我进行了简单的实验，这一改进显著提高了模型mAP(提高了大概0.8左右)。Deformable-LKA，引入可以将其用在C2f和检测头中进行改进估计效果会更高，所以非常推荐大家使用。阅读全文

posted @ 2024-01-15 19:05 Snu77 阅读(142) 评论(0) 推荐(0) 编辑

YOLOv8改进 | 2023 | LSKAttention大核注意力机制助力极限涨点摘要：在这篇文章中，我们将讲解如何将LSKAttention大核注意力机制应用于YOLOv8，以实现显著的性能提升。首先，我们介绍LSKAttention机制的基本原理，它主要通过将深度卷积层的2D卷积核分解为水平和垂直1D卷积核，减少了计算复杂性和内存占用。接着，我们介绍将这一机制整合到YOLOv8的方法，以及它如何帮助提高处理大型数据集和复杂视觉任务的效率和准确性。本文还将提供代码实现细节和使用方法，展示这种改进对目标检测、语义分割等方面的积极影响。通过实验YOLOv8在整合LSKAttention机制后，实现了检测精度提升(下面会附上改进LSKAttention机制和基础版本的结果对比图)。阅读全文

posted @ 2024-01-15 19:07 Snu77 阅读(55) 评论(0) 推荐(0) 编辑

YOLOv8改进 | 2023 | FocusedLinearAttention实现有效涨点摘要：本文给大家带来的改进机制是Focused Linear Attention（聚焦线性注意力）是一种用于视觉Transformer模型的注意力机制(但是其也可以用在我们的YOLO系列当中从而提高检测精度)，旨在提高效率和表现力。其解决了两个在传统线性注意力方法中存在的问题：聚焦能力和特征多样性。这种方法通过一个高效的映射函数和秩恢复模块来提高计算效率和性能，使其在处理视觉任务时更加高效和有效。简言之，Focused Linear Attention是对传统线性注意力方法的一种重要改进，提高了模型的聚焦能力和特征表达的多样性。通过本文你能够了解到：Focused Linear Attention的基本原理和框架，能够在你自己的网络结构中进行添加(需要注意的是一个FLAGFLOPs从8.9涨到了9.1)。阅读全文

posted @ 2024-01-15 19:08 Snu77 阅读(39) 评论(0) 推荐(0) 编辑

YOLOv8改进 | DAttention (DAT)注意力机制实现极限涨点摘要：本文给大家带来的是YOLOv8改进DAT(Vision Transformer with Deformable Attention)的教程，其发布于2022年CVPR2022上同时被评选为Best Paper，由此可以证明其是一种十分有效的改进机制，其主要的核心思想是：引入可变形注意力机制和动态采样点(听着是不是和可变形动态卷积DCN挺相似)。同时在网络结构中引入一个DAT计算量由8.9GFLOPs涨到了9.4GFLOPs。本文的讲解主要包含三方面：DAT的网络结构思想、DAttention的代码复现，如何添加DAttention到你的结构中实现涨点，下面先来分享我测试的对比图(因为资源有限，我只用了100张图片的数据集进行了100个epoch的训练，虽然这个实验不能产生确定性的结论，但是可以作为一个参考)。阅读全文

posted @ 2024-01-15 19:09 Snu77 阅读(280) 评论(0) 推荐(0) 编辑

YOLOv8改进有效涨点系列-＞适合多种检测场景的BiFormer注意力机制(Bi-level Routing Attention) 摘要：BiFormer是一种结合了Bi-level Routing Attention的视觉Transformer模型，BiFormer模型的核心思想是引入了双层路由注意力机制。在BiFormer中，每个图像块都与一个位置路由器相关联。这些位置路由器根据特定的规则将图像块分配给上层和下层路由器。上层路由器负责捕捉全局上下文信息，而下层路由器则负责捕捉局部区域的细节。具体来说，上层路由器通过全局自注意力机制对所有图像块进行交互，并生成全局图像表示。下层路由器则使用局部自注意力机制对每个图像块与其邻近的图像块进行交互，并生成局部图像表示。通过这种双层路由注意力机制，BiFormer能够同时捕捉全局和局部的特征信息，从而提高了模型在视觉任务中的性能。阅读全文

posted @ 2024-01-15 19:10 Snu77 阅读(34) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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