yolov8融合轻量级Transformer
时间: 2025-04-02 14:19:48 浏览: 43
### YOLOv8与轻量级Transformer融合实现方法
YOLOv8作为一种高效的实时目标检测框架,在引入轻量级Transformer后,可以通过多种方式优化其性能和效率。以下是具体的实现方法:
#### 1. 替换传统FPN结构为AFPN并融入注意力机制
在YOLOv8的检测头部分,可以用自适应特征金字塔网络(Adaptive Feature Pyramid Network, AFPN)替代传统的FPN或PAFPN[^1]。这种替换不仅增强了多尺度信息的处理能力,还通过引入自适应加权融合提升了不同特征层间的信息交互。
为了进一步强化模型的表现力,可以在AFPN的基础上加入注意力机制,例如Squeeze-and-Excitation (SE) 或 Channel Spatial Attention Module (CBAM)。这些技术有助于突出重要的特征区域,从而改善检测精度。
#### 2. 使用轻量化卷积模块减少计算开销
考虑到实际部署场景下的资源限制,可以采用GhostConv 或 Depthwise Separable Convolution等轻量化卷积操作来代替标准卷积。这不仅能显著降低计算复杂度,还能保持较高的准确性。
#### 3. 集成RepViT Block以提升移动端适配性
基于RepViT的设计理念[YoloV8改进策略:RepViT改进YoloV8][^3],可将其中的轻量级block嵌入到YOLOv8架构之中。此改动使得整个网络更加适合运行于低功耗设备上,同时保留了良好的推理速度与识别效果。
#### 4. 利用CNN-Transformer混合策略构建新型backbone
借鉴最新的研究成果[CNN Transformer混合策略][^4],开发一种创新型的Backbone设计方案——即把局部感知能力强的传统卷积神经网络(CNNs) 和全局建模优势明显的Transformers相结合起来形成新的骨干网路。这样的组合既发挥了两者各自的优势又弥补了单独使用的不足之处。
#### 5. 修改配置文件完成最终集成
最后一步是在训练脚本`train.py`里指定新定义好的模型参数路径指向包含上述修改后的`.yaml` 文件[yolov8_C2f_CloAtt.yaml 的路径设定][^5] 。这样就完成了从理论层面到实践环节的整体迁移过程。
```python
# Example of modifying the model configuration path in train.py
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--cfg', type=str, default='path/to/yolov8_C2f_CloAtt.yaml')
opt = parser.parse_args()
with open(opt.cfg) as f:
cfg = yaml.safe_load(f) # Load .yaml file into dictionary format
```
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