芒果 yolov8改进
时间: 2023-09-13 14:11:53 浏览: 209
根据引用的内容,芒果YOLOv8改进主要涉及使用最新的Wise-IoU损失函数,超越了CIoU和SIoU性能,并提出了基于注意力的损失函数BBR的WIoU函数。这个改进可以有效地提升YOLOv8检测器的性能。此外,还有其他的一些改进内容,如SIoU、GIoU、EIoU、α-IoU等。在这些改进中,Wise-IoU是重点讨论的部分,包括了理论部分和改进的完整源代码。你可以参考引用中的博客文章和源代码,了解更多关于芒果YOLOv8改进的详细内容和实践效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
相关问题
芒果yolov8改进
基于引用的信息,芒果YOLOv8改进主要包括使用最新的QARepVGG结构和QARepNeXt结构,以及应用最新的Wise-IoU损失函数。这些改进旨在提高YOLOv8模型的性能和准确率。
具体来说,QARepVGG和QARepNeXt是基于YOLOv8的改进结构,通过改进网络结构来提升模型的性能。而Wise-IoU损失函数是一种新的损失函数,用于目标检测任务,可以提高模型在涨点方面的表现。
除了上述改进之外,还有其他一些IoU损失函数的改进,例如SIoU、GIoU、EIoU和α-IoU。这些改进可以进一步提高YOLOv8模型的性能和准确率。
如果你想了解更多关于芒果YOLOv8的改进内容,可以参考引用和引用中的文章,这些文章包含了详细的理论部分和完整的源代码实现,可以直接用来进行研究和论文撰写。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov5 代码版 芒果检测 带训练权重,可以直接用](https://download.csdn.net/download/jacke121/42599908)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [YOLOv8改进主干结构系列:最新原创提出改进 QARepNeXt 结构,基于最新 QARepVGG 结构,美团提出的一种量化...](https://blog.csdn.net/qq_38668236/article/details/130743143)[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: 33.333333333333336%"]
- *3* [YOLOv8改进损失函数Wise-IoU:最新YOLOv8结合最新WIoU损失函数,超越CIoU, SIoU性能,涨点神器|让YOLO模型...](https://blog.csdn.net/qq_38668236/article/details/131002879)[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: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
芒果yolov8改进30
### YOLOv8 改进方法及性能提升技巧
#### 添加 SwinTransformer 注意力机制
为了增强模型对于复杂场景的理解能力,在YOLOv8中引入了Swin Transformer作为骨干网络的一部分。这种架构通过自注意力机制能够捕捉图像中的长距离依赖关系,从而显著提高了小物体检测的效果以及整体精度[^1]。
```python
from mmdet.models import build_detector, build_backbone
class CustomYOLOv8(YOLOv8):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
# 替换默认backbone为带有swin transformer的版本
self.backbone = build_backbone(dict(
type='SwinTransformer',
embed_dims=96,
depths=[2, 2, 6, 2],
num_heads=[3, 6, 12, 24],
window_size=7))
```
#### 双向特征金字塔 BiFPN 的应用
传统FPN仅支持单方向的信息传递,而BiFPN则实现了多尺度特征之间的双向融合。这不仅加强了不同层次间信息交流的有效性,还使得低层细节得以更好地保留下来用于最终预测阶段。实验表明该改动可以带来约1%-2% AP值的增长[^2]。
```python
import torch.nn as nn
def add_bifpn(self):
from mmcv.cnn.bricks import ConvModule
layers = []
for i in range(2): # 堆叠两次BiFPN模块
layer = nn.ModuleDict({
f'top_down_{i}': TopDownPath(),
f'bottom_up_{i}': BottomUpPath()
})
layers.append(layer)
return nn.Sequential(*layers)
class TopDownPath(nn.Module):
...
class BottomUpPath(nn.Module):
...
```
#### 创新性的 Head 设计与 Loss 函数调整
除了上述提到的技术外,《YOLOv8改进有效涨点》专栏还探讨了许多其他方面的优化措施,比如设计更加高效的头部结构(Head),采用更合理的损失函数形式等。这些改变共同作用下可以使模型达到更高的准确率并保持较快的速度表现。
阅读全文
相关推荐














