yolov8引进spd
时间: 2025-01-03 17:38:47 浏览: 66
### 集成 Spatial Pyramid Pooling (SPP) 到 YOLOv8
为了增强YOLOv8模型的空间感知能力并提高其检测性能,在其中集成Spatial Pyramid Pooling(SPP)[^1]是一个有效的策略。具体实现方法如下:
#### 修改 Backbone 结构
在YOLOv8的backbone部分加入SPP模块,通常是在最后一个卷积层之后添加此结构。SPP通过不同大小的最大池化核对特征图进行处理,从而捕捉到多尺度的信息。
```python
import torch.nn as nn
class SPP(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, e=0.5): # 输入通道数c1, 输出通道数c2, 扩展系数e
super().__init__()
c_ = int(c2 * e)
self.cv1 = Conv(c1, c_, k=1, s=1)
self.cv2 = Conv(c_ * 4, c2, k=1, s=1)
self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=(5, 9, 13), stride=1)
def forward(self, x):
x = self.cv1(x)
with warnings.catch_warnings():
warnings.simplefilter('ignore')
y1 = self.m[0](x)
y2 = self.m[1](y1)
y3 = self.m[2](y2)
return self.cv2(torch.cat([x, y1, y2, y3], dim=1))
```
上述代码定义了一个简单的SPP层,它接收一个输入张量`x`并通过一系列最大池化操作生成多个下采样的表示形式;这些表示随后被拼接在一起并与原始输入一起传递给后续的卷积层转换为最终输出[^2]。
#### 更新配置文件
为了让修改后的架构生效,还需要更新YOLOv8对应的`.yaml`配置文件中的网络描述部分,确保新加入的组件能够按照预期工作。
阅读全文
相关推荐


















