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yolov8 backbone改进

时间: 2025-03-09 10:09:44 浏览: 41

### 改进YOLOv8 Backbone网络结构的方法 #### 使用Swin Transformer替代传统Backbone 通过采用Swin Transformer来代替传统的卷积神经网络作为YOLOv8的主干网，可以显著提高模型对于不同尺度物体以及复杂场景下的识别效果。Swin Transformer利用分层自注意力机制和移位窗口策略，在保持计算效率的同时增强了特征表示的学习能力[^1]。 ```python from mmdet.models import build_detector, build_backbone import torch class CustomYOLOv8WithSwinTransformer(nn.Module): def __init__(self, config_path='path/to/config'): super(CustomYOLOv8WithSwinTransformer, self).__init__() cfg = mmcv.Config.fromfile(config_path) backbone_cfg = dict( type='SwinTransformer', embed_dims=96, depths=[2, 2, 6, 2], num_heads=[3, 6, 12, 24], window_size=7, mlp_ratio=4., qkv_bias=True, drop_rate=0., attn_drop_rate=0., drop_path_rate=0.2) self.backbone = build_backbone(backbone_cfg) def forward(self, x): return self.backbone(x) ``` #### ConvNeXt优化方案另一种有效的方式是应用ConvNeXt架构取代原有的ResNet系列骨干网络。ConvNeXt不仅继承了经典残差连接的优点，还融入了一些现代设计元素如深度可分离卷积等特性，从而实现了更好的性能表现并减少了参数数量[^2]。 ```yaml # yolov8_ConvNeXt.yaml配置文件片段 model: ... backbone: name: 'convnext_tiny' pretrained: True ... train: batch_size_per_gpu: 16 optimizer: lr: 0.001 ... ```

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