yolov8修改架构

### 修改 YOLOv8 模型架构的方法 #### 1. 使用 YAML 文件自定义模型结构 YOLOv8 支持通过 YAML 配置文件来自定义模型结构。可以通过编辑 `yolov8n.yaml` 或类似的配置文件来调整网络层的数量、类型以及参数设置。以下是 YAML 文件的一个基本示例： ```yaml nc: 80 # 类别数量 depth_multiple: 0.33 # 深度倍率因子 width_multiple: 0.25 # 宽度倍率因子 backbone: # [from, number, module, args] [[-1, 1, Conv, [64, 3, 2]], # 卷积层 [-1, 1, BottleneckCSP, [64]], # CSP 层 ] head: [[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], [-1, 1, SPPF, [128, [5]]], # 空间金字塔池化(SPP)层 ] ``` 在此基础上，可以添加新的模块或替换现有模块。例如，在 backbone 中引入 CBAM 注意力机制[^2]。 --- #### 2. 添加新模块（如 CBAM） 如果希望在网络中加入特定的模块（如 CBAM），可以在代码层面实现该功能。以下是一个简单的步骤说明： - **导入必要的库** ```python import torch.nn as nn from ultralytics.yolo.utils.torch_utils import de_parallel ``` - **定义 CBAM 模块** CBAM 是一种通道和空间注意力机制，其核心在于动态计算特征的重要性权重并将其应用于输入数据。下面是一个简化版的 CBAM 实现： ```python class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False) ) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() avg_out = self.fc(self.avg_pool(x).view(b, c)).view(b, c, 1, 1) max_out = self.fc(self.max_pool(x).view(b, c)).view(b, c, 1, 1) out = avg_out + max_out return torch.sigmoid(out) class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7' padding = 3 if kernel_size == 7 else 1 self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1) x = self.conv1(x) return self.sigmoid(x) class CBAM(nn.Module): def __init__(self, channels, reduction=16, kernel_size=7): super(CBAM, self).__init__() self.channel_attention = ChannelAttention(channels, reduction=reduction) self.spatial_attention = SpatialAttention(kernel_size=kernel_size) def forward(self, x): out = self.channel_attention(x) * x out = self.spatial_attention(out) * out return out ``` - **集成到 YOLOv8** 将 CBAM 插入到现有的骨干网络中，通常是在卷积层之后或者瓶颈层之前。假设我们想在某个位置插入 CBAM，则需要修改对应的 PyTorch 脚本或 YAML 文件。 --- #### 3. 加载和保存自定义模型 完成上述更改后，可以通过加载自定义模型来进行训练或推理操作。具体方法如下所示： ```python from ultralytics import YOLO # 构建自定义模型 model = YOLO('custom_yolov8.yaml') # 训练模型 results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=3) # 导出为 ONNX 格式 success = model.export(format='onnx') ``` 以上过程展示了如何基于原始 YOLOv8 进行扩展和优化[^3]。 --- #### 4. 可视化网络结构 为了更直观地理解修改后的网络结构，建议使用工具（如 Visio）绘制详细的网络图。Visio 提供了丰富的图形组件支持复杂神经网络的设计与展示[^1]。 --- ###