yolov8-seg网络改进
时间: 2025-01-12 22:09:27 浏览: 61
### 改进YOLOv8-seg网络结构和性能的方法
#### 添加额外的小目标预测头
为了提高小目标的检测精度,可以在YOLOv8-seg的基础上引入一个专门用于小目标的额外预测头。这个预测头能够提供更高分辨率的特征图,从而更好地捕捉小尺寸物体的细节[^4]。
```python
class SmallObjectPredictionHead(nn.Module):
def __init__(self, num_classes):
super(SmallObjectPredictionHead, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(in_channels=..., out_channels=num_classes * (5 + num_classes), kernel_size=1)
def forward(self, x):
return self.conv(x)
```
#### 应用Involution Block
在骨干网络(Backbone)与颈部网络(Neck)之间加入involution block可以有效增加特征图的通道信息量。这种方法有助于增强模型对于不同尺度特征的学习能力,进而改善整体分割效果。
```python
def involution(input_tensor, channels, kernel_size=3):
unfold = torch.nn.Unfold(kernel_size=(kernel_size, kernel_size))
weight = input_tensor.mean(dim=[2, 3], keepdim=True).expand(-1, -1, kernel_size ** 2, -1)
unfolded_input = unfold(input_tensor)
output = torch.einsum('bijc,bijk->bik', weight.squeeze(2), unfolded_input)
folded_output = fold(output.view(batch_size, C_out, H*W))
return folded_output.reshape_as(input_tensor)
```
#### 引入CBAM注意力机制
在主干网末端应用CBAM(Convolutional Block Attention Module),该模块能够在通道和空间两个维度上突出显示重要的区域,减少冗余计算的同时提高了模型的表现力。具体来说,CBAM会分别计算每个位置的重要性得分并据此调整输入特征图。
```python
from cbam import CBAMBlock
model.backbone.add_module("cbam", CBAMBlock(channel=channels, reduction_ratio=reduction_ratio))
```
#### 使用高质量预训练权重初始化
利用官方提供的高质量预训练权重文件来初始化YOLOv8-seg模型参数,这样不仅可以加快收敛速度还能显著提升最终的效果。由于这些权重已经在大规模数据集上进行了充分优化,因此可以直接加载它们来进行推理或微调操作[^2]。
```bash
wget https://example.com/yolov8_seg_pretrained_weights.pth
python train.py --weights yolov8_seg_pretrained_weights.pth
```
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