yolov8结合transformer
时间: 2024-12-28 20:23:46 浏览: 104
### 将YOLOv8与Transformer结合用于目标检测
为了提升YOLOv8在复杂环境中的表现,特别是对于小目标检测的任务,可以考虑引入Transformer机制来增强特征提取能力。具体方法如下:
#### 1. 特征融合层的设计
通过设计新的特征融合模块,在原有YOLOv8的基础上加入自注意力机制(Self-Attention)。这种做法能够帮助网络更好地捕捉全局上下文信息,从而提高对不同尺度物体尤其是小型物体的识别精度[^2]。
```python
import torch.nn as nn
class TransformerBlock(nn.Module):
def __init__(self, dim, num_heads=8, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop=0., attn_drop=0.,
drop_path=0., act_layer=nn.GELU, norm_layer=nn.LayerNorm):
super().__init__()
self.norm1 = norm_layer(dim)
self.attn = Attention(
dim, num_heads=num_heads, qkv_bias=qkv_bias, attn_drop=attn_drop, proj_drop=drop)
# FFN部分省略...
```
#### 2. 修改颈部结构(Neck)
传统YOLO架构采用FPN作为颈部组件负责多尺度特征图之间的连接操作;而在改进版本中,则可以在FPN基础上嵌入局部窗口内的自我注意计算单元——即所谓的Swin Transformer Block,以此实现更精细的空间位置关系建模[^3]。
#### 3. 调整头部配置
最后一步是对预测头做出调整,使其具备更强的学习能力和表达力。例如增加额外的卷积层或者线性变换层,并配合上文中提到过的特征金字塔网络(FPN),共同作用于最终输出阶段前的数据处理过程[^1]。
上述改动不仅有助于改善模型的整体性能指标,同时也使得其更加适用于特定应用场景下的需求,比如无人机航拍图像中小型交通工具或设施设备的目标定位任务。
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