YOLOv8架构详解

📌YOLOv8架构详解

  • [YOLOv8 架构图](#YOLOv8 架构图)
  • [YOLOv8 Backbone部分](#YOLOv8 Backbone部分)
  • [YOLOv8 Head部分](#YOLOv8 Head部分)

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 Backbone,Head)。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 + C2f
  • Conv + C2f(对齐特征金字塔 P3)
  • Conv + C2f(对齐特征金字塔 P4)
  • Conv + 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:

yaml 复制代码
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:

yaml 复制代码
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 Github:AdaCoding123

相关推荐
豆芽8191 小时前
图解YOLO(You Only Look Once)目标检测(v1-v5)
人工智能·深度学习·学习·yolo·目标检测·计算机视觉
Eric.Lee20212 小时前
数据集-目标检测系列- F35 战斗机 检测数据集 F35 plane >> DataBall
人工智能·算法·yolo·目标检测·计算机视觉
白熊18819 小时前
【计算机视觉】CV实战项目 - 基于YOLOv5与DeepSORT的智能交通监控系统:原理、实战与优化
人工智能·yolo·计算机视觉
FPGA开源工坊21 小时前
FPGA上实现YOLOv5的一般过程
yolo·fpga开发
埃菲尔铁塔_CV算法2 天前
YOLO 模型的深度剖析及其在生物医药领域的创新应用
深度学习·神经网络·yolo·目标检测·计算机视觉
limengshi1383922 天前
使用Python将YOLO的XML标注文件转换为TXT文件格式
xml·python·yolo
unix2linux2 天前
YOLO v5 Series - FFmpeg & (HTML5 + FLV.js ) & ONNX YOLOv5s Integrating
yolo·ffmpeg·html5
宽容人厚载物2 天前
Jetson Orin NX 部署YOLOv12笔记
嵌入式硬件·yolo·jetson·yolov12·英伟达开发板
安步当歌3 天前
【目标检测】对YOLO系列发展的简单理解
图像处理·yolo·目标检测·计算机视觉
牙牙要健康3 天前
【深度学习】【目标检测】【Ultralytics-YOLO系列】YOLOV3核心文件yolo.py解读
深度学习·yolo·目标检测