yolov8使用resnet50改进 - CSDN文库

### 使用ResNet50改进YOLOv8的方法为了在YOLOv8中集成ResNet50并实现性能提升，可以考虑以下几个方面： #### 1. 替换主干网络 YOLOv8默认使用的是一种轻量级的CSPDarknet结构作为其主干特征提取器。然而，可以通过替换为主流的ResNet50模型来增强特征表达能力[^1]。具体操作如下： - 将YOLOv8中的`backbone`部分替换成预训练好的ResNet50。 - 调整输入尺寸以匹配ResNet50的要求。通过这种方式，利用ResNet50强大的特征学习能力，可以在复杂场景下获得更好的检测效果。 ```python import torch.nn as nn from torchvision.models import resnet50 class YOLOv8WithResNet50(nn.Module): def __init__(self, num_classes=80): super(YOLOv8WithResNet50, self).__init__() # Load pre-trained ResNet50 model self.resnet50 = resnet50(pretrained=True) # Modify last layer to match number of classes in_features = self.resnet50.fc.in_features self.resnet50.fc = nn.Linear(in_features, num_classes) def forward(self, x): return self.resnet50(x) ``` #### 2. 添加注意力机制引入通道注意模块（Channel-Wise Attention）和空间注意模块（Spatial Attention Module），进一步优化特征表示[^1]。例如，在ResNet50的基础上加入Squeeze-and-Excitation (SE) 或者 Spatial Attention Module (SAM)，能够显著提高分类准确性而不影响推理速度。对于YOLOv8而言，推荐采用SAM，因为它仅需额外支付0.1%计算成本即可改善ResNet50-SE 0.5% Top-1 Accuracy，并且完全不影响GPU上的推断速度[^1]。 #### 3. 结构重参数化技术的应用借鉴RepVGG的思想，应用结构重参数化方法重构YOLOv5骨干网路中的3×3卷积层[^3]。即在训练过程中分离出一个1×1卷积旁支路径；而在测试阶段，则将该旁支路径合并回原来的3×3卷积之中。这样既保留了原有架构不变又能学到更多样化的特性。尽管这是针对YOLOv5提出的方案，但对于最新版YOLOv8同样适用——只需稍作调整使两者兼容即可达成目标。 ---

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