yolov8加入p2

### 如何在 YOLOv8 中添加 P2 特征金字塔网络支持 要在 YOLOv8 的 Neck 部分引入 P2 特征层并实现更丰富的特征提取能力，可以按照以下方法操作： #### 修改配置文件 首先，在 `ultralytics/cfg/models/add/` 目录下创建一个新的 YAML 文件，命名为 `yolov8-BiFPN-P2.yaml`。此文件用于定义模型结构的更改。 以下是该 YAML 文件的内容模板，其中包含了对 P2 层的支持以及 BiFPN 的集成[^2]： ```yaml # YOLOv8 with BiFPN and P2 Support nc: 80 # Number of classes depth_multiple: 0.33 # Model depth multiple width_multiple: 0.50 # Layer channel width multiple backbone: # [from, number, module, args] [[-1, 1, Conv, [64, 3, 2]], # 0-P1/2 [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4 [-1, 3, C2f, [128]], [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8 [-1, 9, C2f, [256]], [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16 [-1, 9, C2f, [512]], [-1, 1, Conv, [768, 3, 2]], # 7-P5/32 [-1, 3, C2f, [768]]] neck: # Add BiFPN structure here bifpn: repeats: 2 # Number of BiFPN layers channels: [128, 256, 512, 768] # Channels for each level (P2 to P5) head: [[-1, -1, -1], [128, 256, 512, 768], [nc, nc, nc, nc]] ``` 上述配置中新增了一个名为 `bifpn` 的部分，其作用是通过重复堆叠来增强多尺度特征融合的能力。特别注意的是，这里显式加入了 P2 层作为输入的一部分，从而扩展了原始 FPN 的功能范围。 #### 调整代码逻辑 其次，需调整训练脚本中的 Neck 实现方式以适应新的设计需求。具体来说，应该重写或扩展现有的 `_build_neck()` 函数以便兼容 BiFPN 和额外加入的 P2 数据流处理流程。 下面展示了一段 Python 示例代码片段说明如何构建自定义版本的 BiFPN 结构： ```python import torch.nn as nn class WeightedBiFPN(nn.Module): def __init__(self, num_channels=256, epsilon=1e-4): super(WeightedBiFPN, self).__init__() # Define weights for weighted sum operations across different levels. self.w1 = nn.Parameter(torch.ones(2, dtype=torch.float32), requires_grad=True) self.w2 = nn.Parameter(torch.ones(3, dtype=torch.float32), requires_grad=True) self.epsilon = epsilon def forward(self, inputs): p3_out, p4_out, p5_out = inputs w1 = self.relu(self.w1) weight = w1 / (torch.sum(w1, dim=0) + self.epsilon) ... ``` 以上代码仅为示意用途；实际开发过程中可能还需要进一步优化权重初始化策略以及其他超参数设置等内容[^1]。 最后一步则是重新编译项目源码并将更新后的模块加载到实验环境中测试效果。 ---