GOLD-YOLO

### GOLD-YOLO 技术概述 GOLD-YOLO 是一种专门用于提升 YOLO 系列算法在小目标检测能力的技术方案。它通过改进 YOLOv8 的 Neck 部分设计，引入了更高效的特征融合方法以及增强的小目标感知模块，从而显著提高了模型对小型物体的识别精度[^1]。 #### 主要技术特点 以下是 GOLD-YOLO 的核心技术和实现细节： #### 1. 改进的 FPN 和 PAN 结构 FPN（Feature Pyramid Network）和 PAN（Path Aggregation Network）是现代目标检测框架中常用的特征提取组件。GOLD-YOLO 对这两部分进行了优化，具体表现为： - **金字塔卷积**：通过增加额外的卷积层来捕获不同尺度下的上下文信息，增强了多尺度特征表达的能力[^3]。 - **跨层连接**：采用自底向上的方式重新构建高层语义信息与底层空间信息之间的联系，使得网络能够更好地捕捉细粒度的目标特性[^1]。 ```python def build_neck(self, input_channels): """ 构建改进版Neck结构 :param input_channels: 输入通道数列表 :return: 输出张量 """ neck_layers = [] for i in range(len(input_channels)): conv_layer = nn.Conv2d( in_channels=input_channels[i], out_channels=256, kernel_size=1 ) upsample_layer = nn.Upsample(scale_factor=2) neck_layers.append(conv_layer) neck_layers.append(upsample_layer) return nn.Sequential(*neck_layers) ``` --- #### 2. 通道注意力机制 为了进一步加强特征图的有效性，GOLD-YOLO 引入了一种轻量级的通道注意力机制 SEBlock（Squeeze-and-Excitation Block）。该模块通过对各个通道的重要性进行动态加权调整，突出重要区域并抑制冗余信息[^3]。 ```python class SEBlock(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(SEBlock, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channel, channel // reduction), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(channel // reduction, channel), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x).view(b, c) y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1) return x * y.expand_as(x) ``` --- #### 3. 多尺度损失函数 传统的单尺度损失计算可能无法充分覆盖小目标的信息分布。因此，GOLD-YOLO 设计了一个基于多尺度锚点分配的损失函数，确保每个预测分支都能专注于特定大小范围内的对象[^3]。 ```python def multi_scale_loss(preds, targets, anchors): total_loss = 0 for pred, anchor_set in zip(preds, anchors): obj_mask = get_objectness_mask(targets, anchor_set) loss_xywh = compute_box_regression_loss(pred[obj_mask], targets[obj_mask]) loss_confidence = compute_confidence_loss(pred[..., 4:], targets[..., 4:]) loss_class = compute_classification_loss(pred[..., 5:], targets[..., 5:]) scale_weight = calculate_scale_importance(anchor_set) # 小目标权重更高 total_loss += (loss_xywh + loss_confidence + loss_class) * scale_weight return total_loss ``` --- #### 4. 参数量优化与轻量化设计 尽管性能得到提升，但 GOLD-YOLO 同样注重模型效率，在保持高准确率的同时减少资源消耗。例如，通过裁剪不必要的通道或者替换复杂运算单元为简单操作符等方式降低整体开销[^3]。 --- ### 实验验证与效果评估 根据公开数据集测试结果显示，相较于其他版本如 DEAL-YOLO LD 及原始 YOLOv8-N，GOLD-YOLO 不仅实现了更高的 mAP 值特别是在 WAID 数据库中小型动物类别上表现优异；而且其参数数量也大幅缩减约达 87%，非常适合应用于边缘计算环境当中[^2]。 ---