主干网络篇 | yolov8 更换主干网络之 fasternet | 《ran, don‘t walk: 追求更高

时间: 2023-09-28 07:02:24 浏览: 792
fasternet是YOLOv8中的主干网络更换方案之一。YOLOv8是目标检测算法YOLO系列的最新版本,它在YOLOv3的基础上进行了一些改进和优化。 传统的YOLOv3主干网络采用的是Darknet53,这是一个由53个卷积层组成的卷积神经网络。虽然Darknet53在一定程度上能够提取出图像的特征信息,但是它的计算量较大,速度较慢。 为了进一步提高YOLOv8的检测速度,研究者们提出了fasternet作为新的主干网络方案。fasternet是一种轻量级的卷积神经网络,它采用了一种称为Focus module的结构。 Focus module有两个主要的特点。首先,它将输入图像分为四个部分,并在每个部分上进行卷积操作,这样可以捕捉到不同尺度的特征。其次,Focus module使用了一个更小的卷积核来代替传统的大卷积核,这样可以减少参数量,加快计算速度。 相比于Darknet53,fasternet在保证检测性能的同时,减小了网络规模,从而提高了检测速度。实验结果表明,使用fasternet作为YOLOv8的主干网络可以获得与之前版本相当的准确率,在速度上有了大幅度的提升。 总之,fasternet是YOLOv8中一种更为轻量级的主干网络,它通过优化网络结构和参数量,提高了目标检测算法的实时性和计算效率。这一改进使得YOLOv8能够在更高的速度下对图像中的目标进行快速、准确地检测,为目标检测技术的发展追求更高的水平。
相关问题

yolov5更换主干网络fasternet

在YOLOv5中更换主干网络为Fasternet,需要进行以下步骤: 1. 在ultralytics/models/v8文件夹下新建一个名为yolov8-FasterNet.yaml的文件。 2. 将FasterNet的代码添加到ultralytics/nn/modules.py文件的末尾。 3. 将FasterNet的类名添加到ultralytics/nn/tasks.py中。 4. 修改yolov8-FasterNet.yaml文件,使用PatchEmbed_FasterNet、BasicStage和PatchMerging_FasterNet构建Fasternet主干网络。 5. 修改ultralytics/yolo/cfg/default.yaml文件的'--model'默认参数,或者使用指令直接开始训练。 综上所述,以上是在YOLOv5中更换主干网络为Fasternet所需的步骤。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [主干网络篇 | YOLOv8 更换主干网络之 FasterNet | 《Ran, Don‘t Walk: 追求更高 FLOPS 的快速神经网络》](https://blog.csdn.net/weixin_43694096/article/details/130291796)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [YOLOV5的多主干网络(backbone)实现.zip](https://download.csdn.net/download/cuihao1995/83477139)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

yolov8改进Fasternet

### 使用FasterNet改进YOLOv8模型性能 #### 更换主干网络 为了提升YOLOv8的性能,可以通过替换其默认的主干网络为FasterNet来实现这一目标。FasterNet作为一种高效的神经网络设计,在保持较高精度的同时显著减少了计算资源的需求[^2]。 ```python from fasternet import FasterNetBackbone # 假设这是FasterNet库中的导入方式 class ImprovedYOLOv8(nn.Module): def __init__(self, num_classes=80): super(ImprovedYOLOv8, self).__init__() # 初始化FasterNet作为新的骨干网 self.backbone = FasterNetBackbone() ``` #### 调整配置参数 完成上述更改之后,还需要相应地调整YOLOv8的相关设置以匹配新主干网络的要求。这通常涉及到修改输入图像大小、特征图比例以及其他可能影响最终输出的因素。确保这些改动能够使整个框架更好地配合优化过的FasterNet工作[^1]。 #### 训练与验证过程 一旦完成了架构上的变更以及必要的配置更新,则可以开始准备数据集并启动训练流程。在此期间应密切监控损失函数的变化趋势,并定期保存最佳权重用于后续评估测试阶段的表现情况。通过这种方式可以获得经过充分调优后的增强版YOLOv8模型实例[^4]。 ```bash # 这是一个假设性的命令行指令,用来说明如何运行训练脚本 python train.py --config-path ./configs/faster_net_yolov8.yaml ```
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