YOLOv8 Series: Combining YOLOv with RepVGG for a Minimal yet Powerful Re-paramet

最新推荐文章于 2024-11-30 18:29:29 发布
最新推荐文章于 2024-11-30 18:29:29 发布
阅读量195 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 计算机视觉
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/IdfdFsharp/article/details/133031637
本文介绍了如何将YOLOv8与RepVGG相结合，利用其重参数化特性提高目标检测性能。通过在YOLOv8的主干网络中替换卷积层为RepVGGBlock，减少了模型参数并提升了计算效率，创建了一个强大而高效的检测模型。

YOLOv8 Series: Combining YOLOv with RepVGG for a Minimal yet Powerful Re-parameterized Model Structure in Computer Vision

计算机视觉中的目标检测是一个重要的任务，它在许多应用领域，如自动驾驶、安防监控和物体识别中起着关键作用。目前，YOLOv8系列是一种广泛应用的目标检测算法，而RepVGG是一个强大的重参数化模型结构。本文将介绍如何将YOLOv8与RepVGG相结合，利用其极简而强大的特性来提高目标检测的性能。

首先，我们将解释YOLOv8的基本原理。YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，它将目标检测问题转化为一个回归问题，通过将图像分成网格并在每个网格中预测边界框和类别来实现目标检测。YOLOv8是YOLO系列的最新版本，它通过引入融合检测器（Ensemble Detector）的概念，将不同尺度的特征图融合起来，提高了检测性能。

接下来，我们介绍RepVGG的重参数化模型结构。RepVGG是一种基于VGG网络的模型结构，它通过将卷积层和非线性激活函数合并为一个可训练的卷积层，从而大大减少了模型的参数量。这种重参数化的设计使得RepVGG在保持VGG网络结构的同时，拥有了更高的计算效率和更小的模型体积。

现在，我们将说明如何将YOLOv8与RepVGG相结合。首先，我们需要在YOLOv8的主干网络中替换掉原有的卷积层。我们可以使用RepVGG的卷积层作为替代，这样可以大大减少模型的参数量，并提高计算效率。下面是一个示例代码：

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
即插即用篇 | YOLOv8 引入 RepVGG 重参数化模块 |《RepVGG：让VGG风格的卷积神经网络再次伟大》
YOLOv8项目贡献者
04-26 5014
YOLOv8 引入RepVGG 重参数化模块
YOLOv8改进实战 | 引入 RepVGG 重参数化结构，极简架构，SOTA性能，让VGG式模型再次伟大
w94ghz的博客
12-22 1698
芒果YOLOv8改进80：主干Backbone篇RepVGG结构：简单但功能强大的卷积神经网络架构
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
10-11 1435
YOLOv8代码实践 | 改进RepVGG结构
YOLOv8改进001：Backbone 的下采样替换为 RepVGGBlock 模块
m0_46496775的博客
08-04 2344
YOLOv8 目标检测算法改进之主干网络下采样替换为 RepVGGBlock 模块。
YOLOv8 重塑：RepVGG 重参数化模块的引入
一直在水些技术小文
11-07 677
本篇博客详细介绍了在 YOLOv8 模型中引入 RepVGG 重参数化模块的方法，以提高目标检测性能和效率。通过案例分析和示例代码，我们展示了不同配置下的性能差异，帮助您更好地理解和应用这一令人激动的技术创新。继续关注计算机视觉领域的最新进展，不断提升您的目标检测模型，为视觉任务带来更好的解决方案！🚀。
YOLOv8 Series: Combining YOLOv with the Simple yet Powerful RepVGG Re-parameteri
QvisCs的博客
09-21 89
通过将RepVGG的重参数化模型结构应用于YOLOv的主干网络，我们可以减少模型的参数量和计算复杂度，从而提高目标检测的效率和准确性。以上是一个简单的示例代码，你可以根据具体的需求进行修改和扩展，以适应不同的目标检测任务。与传统的卷积神经网络不同，RepVGG通过将卷积层和Batch Normalization层合并为一个卷积层，从而减少了模型的参数量和计算复杂度。需要注意的是，本文仅介绍了如何将RepVGG应用于YOLOv的主干网络，其他部分如检测头和损失函数等并未在代码中给出。
[论文笔记]QANET: COMBINING LOCAL CONVOLUTION WITH GLOBAL SELF-ATTENTION FOR READING COMPREHENSION
日积月累，天道酬勤
04-09 514
在此论文之前端到端的机器阅读和问答模型(像之前介绍的BiDAF)主要基于带注意力的RNN网络，这种架构有一个很重要的缺点是训练和推理速度慢。此论文提出了一个不含RNN网络的架构，其编码器仅包含卷积和自注意力(self-attention)，称为QANet。带来了显著的训练和推理速度提升，让我们可以训练更多的数据。...
CC2Vec: Combining Typed Tokens with Contrastive Learning for Effective Code Clone Detection
qq_41200212的博客
11-30 1036
随着开源社区的发展，代码的复制、传播和演化为软件系统带来了不确定性和风险（如漏洞传播、版权侵权）。现有基于 Token 的工具尽管能扩展到大规模代码，但无法很好地处理语义代码克隆问题。论文提出了一种新颖的代码编码方法 CC2Vec，通过结合 Typed Tokens 和 对比学习，能够高效检测简单代码克隆，同时增强对复杂语义代码克隆的检测能力。CC2Vec 采用双层自注意力机制对代码的 Typed Tokens 编码，并通过对比学习减小不同代码实现之间的差异，在 BigCloneBench 和 Google
Narrow-wavelength-spread spectral combining laser with a reflector for a double pass with a single grating
01-27
We proposed a novel wavelength-spread compression technique for spectral beam combining of a diode laser array. A reflector, which is parallel to the grating, is introduced to achieve a double pass ...
番外篇 | YOLOv8改进之引入RepVGG重参数化模块 | 即插即用，实现有效涨点
小哥谈
04-03 1117
重参数化模块（RepVGG）是一种深度学习模型，它借鉴了卷积神经网络（CNN）中的卷积操作，并对其进行了一些改进，以提高模型的性能和计算效率。RepVGG的核心思想是通过重参数化技术，对卷积操作中的权重进行重新配置，以适应不同的数据集和任务。本文就给大家详细介绍如何在YOLOv8中引入RepVGG重参数化模块！~🌈
【YOLOv8创新升级2】：RepVGG模型结构与YOLOv8相结合 （代码实现）
qq_42322398的博客
11-06 1365
在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/21fc90047e2d4163a1ce0441f64f1215.png。[在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/8d966a5520574126bbe90d62afce1815.png。ultralytics/nn/ 目录下的 tasks.py 文件，找到 parse_model 函数添加以下代码。
YOLOv8系列：结合RepVGG重参数化模型的强大计算机视觉技术
UksApps的博客
09-22 378
在YOLOv5的基础上，我们进一步结合了RepVGG的重参数化模型，旨在提升检测精度和效率。与传统的卷积层不同，RepVGG采用了"重参数化"的思想，将卷积操作转化为一个卷积和一个1x1卷积的组合。通过结合YOLOv5和RepVGG的强大功能，我们在目标检测任务中取得了较好的效果。YOLOv8系列的结合不仅提高了检测精度，还保持了较高的实时性能，为计算机视觉领域带来了更多的可能性。以上代码中，我们首先加载训练好的模型，然后对一张测试图像进行推理，并将结果可视化展示。首先，我们需要安装运行所需的依赖库。
芒果YOLOv8改进05：Neck篇：RepFPN结构，最新论文设计，具有硬件感知神经网络设计高效 Repvgg 式 ConvNet 网络结构
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
04-24 3685
YOLOv8 + RepFPN 结构，具有硬件感知神经网络设计高效 Repvgg 式 ConvNet 网络结构
YOLO改进之在YOLOv5、V8中加入RepVGG
qq_35892287的博客
01-04 2762
最近在使用yolov5和v8做小目标的检测效果对比，准备复现一下drone-YOLO的工作，本来许多工程都是面向Git的借鉴（copy）工作，但是在查阅资料的时候发现很多帖子都引流到付费订阅上，另外就是某些帖子记录不全，导致反复踩坑，为了方便后来者居上，记录下改进（踩坑）过程。RepVGG是基于VGG改造的卷积神经网络，在训练时具备多分支结构，但是在推理时仅有3*3卷积和Relu组成。在ImageNet的Top1精度达到80%，同时推理速度相比ResNet有了明显提升。
改进YOLOv8 | 引入RepVGG重参数化模块 | 计算机视觉
带你成为别人眼中的大佬！
05-29 835
其中，YOLO系列目标检测算法因其高效快速而备受青睐，而最新的YOLOv8算法更加的准确和高效。本文介绍了如何通过引入RepVGG重参数化模块来改进YOLOv8算法，提高检测精度。RepVGG是一种新型的卷积神经网络结构，它采用重参数化方法将传统的卷积层替换成多个小规模的卷积子模块，并通过一定的训练策略进行优化。相比传统的卷积神经网络结构，RepVGG具有更高的计算效率和更好的模型性能。通过上述步骤，我们成功地将RepVGG重参数化模块引入YOLOv8算法中，提高了目标检测精度。
YOLOv5、YOLOv8改进：RepVGG结构
weixin_45303602的博客
10-09 1816
最新RepVGG结构: Paper我们所说的“VGG式”指的是：没有任何分支结构。即通常所说的plain或feed-forward架构。仅使用3x3卷积。仅使用ReLU作为激活函数。主要创新点为结构重参数化。在训练时，网络的结构是多分支进行的，而在推理时则将分支的参数进行重参数化，合为一个分支来进行的，所以推理的速度要比多分支网络快很多，并且精度也比单分支的网络更高。
YOLOv8系列：结合RepVGG重参数化模型的目标检测算法
带你成为别人眼中的大佬！
05-28 345
首先，我们需要下载YOLOv5的代码，可以在GitHub上找到并进行下载。然后，我们可以基于YOLOv5的代码框架进行修改，添加RepVGG模型的重参数化结构。目标检测一直是计算机视觉领域的热门话题，而YOLOv5和RepVGG是目前两个非常有影响力的模型。在前向传播函数中，我们调用RepVGG模型对输入进行特征提取，并将提取到的特征图传入到检测头部中进行预测。我们首先在构造函数中定义了RepVGG模型以及后续的检测头部，其中检测头部由三个卷积层组成，每个卷积层输出的通道数为。
【YOLOv8改进 - Backbone主干】EfficientRep：一种旨在提高硬件效率的RepVGG风格卷积神经网络架构
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
06-09 565
摘要——我们提出了一种硬件高效的卷积神经网络架构，具有类似 RepVGG 的架构。FLOPs 或参数是传统的评估网络效率的指标，但它们对硬件（包括计算能力和内存带宽）不敏感。因此，如何设计一个神经网络以有效利用硬件的计算能力和内存带宽是一个关键问题。本文提出了一种设计硬件感知神经网络的方法。基于这种方法，我们设计了 EfficientRep 系列卷积网络，这些网络对高计算硬件（如 GPU）友好，并应用于 YOLOv6 目标检测框架。
YOLO家族进化史（v1-v8）
qq_38585926的博客
04-10 7497
yolo发展史
spd-conv yolov8
最新发布
12-31
### SPD-Conv Implementation with YOLOv8 in Object Detection Incorporating Spatial Pyramid Dilated Convolution (SPD-Conv) into YOLOv8 enhances multi-scale feature extraction capabilities, which is crucial for improving object detection performance on objects of varying sizes and distances from the camera[^1]. The integration involves modifying specific layers within the backbone or neck sections of YOLOv8 architecture. #### Modifying Backbone Layers To integrate SPD-Conv into YOLOv8's backbone: ```python import torch.nn as nn class SPDBackbone(nn.Module): def __init__(self, base_channels=64): super(SPDBackbone, self).__init__() # Standard convolutional layer followed by batch normalization and ReLU activation. self.conv1 = nn.Conv2d(3, base_channels, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(base_channels) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) # Implementing SPD-Conv at different dilation rates to capture context information effectively. dilations = [1, 2, 4] spds = [] for d in dilations: spds.append( nn.Sequential( nn.Conv2d(base_channels, base_channels//len(dilations), kernel_size=3, stride=1, padding=d, dilation=d), nn.BatchNorm2d(base_channels//len(dilations)), nn.ReLU() ) ) self.spd_convs = nn.ModuleList(spds) def forward(self, x): out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) spd_outs = [] for conv in self.spd_convs: spd_outs.append(conv(out)) final_output = torch.cat(spd_outs, dim=1) return final_output ``` This code snippet demonstrates how one might implement an SPD-Conv block that can be inserted into a modified version of YOLOv8’s backbone network. Each `nn.Conv2d` operation uses different dilation factors (`dilation`) allowing it to cover larger receptive fields without increasing parameters significantly. #### Enhancing Neck Module For further improvement, incorporating SPD-Convs also in the neck part helps aggregate features across multiple scales more efficiently before passing them through prediction heads. ```python def add_spd_neck(yolov8_model): """Add SPD Convolutions specifically designed for enhancing multiscale representation.""" yolov8_model.neck.add_module('spd_conv', SPDBackbone()) return yolov8_model ``` By applying these modifications, YOLOv8 gains better capability in handling complex scenes where objects appear under various conditions such as occlusion or truncation. --related questions-- 1. How does integrating SPD-Conv affect training time compared to standard YOLOv8? 2. What are alternative methods besides SPD-Conv for improving scale variance in detectors like YOLOv8? 3. Can SPD-Conv improve small object detection accuracy when used alongside other techniques mentioned in recent literature? 4. Are there any pretrained models available combining both YOLOv8 and SPD-Conv implementations?
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值