YOLOv8改进：在C2f模块中引入RepGhostBottleneck模块，有效提升计算机视觉

最新推荐文章于 2024-09-06 14:29:10 发布
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文章标签： 计算机视觉 YOLO 目标跟踪
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本文探讨了如何在YOLOv8的C2f模块中引入RepGhostBottleneck，以增强特征表示并提升目标检测性能。通过对Ghost模块的改进，采用重参数化技术减少计算量，YOLOv8在不牺牲性能的同时提高了目标检测的准确性。

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计算机视觉中目标检测是一个重要的任务，而YOLO (You Only Look Once)是一个广受欢迎的实时目标检测算法系列。YOLOv8是YOLO系列中的一种改进版本，它在YOLOv4的基础上进行了一些改动以提高检测性能。在本文中，我们将探讨如何在YOLOv8的C2f模块中引入RepGhostBottleneck模块，以有效提升目标检测性能。

YOLOv8概述
YOLOv8是一种基于单阶段检测的目标检测算法，它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主要由Darknet框架实现，它使用了一系列的卷积层和Residual模块构建网络结构。

C2f模块
C2f模块是YOLOv8中的一个关键模块，它用于将低分辨率的特征图与高分辨率的特征图进行融合，以提高目标检测的精度。在C2f模块中，我们将引入RepGhostBottleneck模块来进一步增强特征表示能力。

RepGhostBottleneck模块
RepGhostBottleneck模块是一种基于Ghost模块的改进版本，它在Ghost模块的基础上引入了重参数化技术，有效地减少了模型的计算量。该模块由两个关键部分组成：Ghost模块和重参数化操作。

Ghost模块主要包含了1x1卷积、3x3卷积和1x1卷积三个子模块。它通过1x1卷积将输入通道数降低，然后使用3x3卷积进行特征提取，最后再通过1x1卷积将通道数恢复。Ghost模块的设计可以有效减少参数量，并提

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YOLOV8改进：在C2F模块中加入RepGhost bottleneck模块
AIcurator的博客
04-03 2194
特征重用一直是轻量级卷积神经网络设计的关键技术。当前的方法通常利用级联运算符来通过重用来自其他层的特征图来廉价地保持大的信道数量（从而保持大的网络容量）。尽管级联是无参数和FLOP的，但它在硬件设备上的计算成本是不可忽略的。为了解决这一问题，本文通过结构重新参数化技术为实现特征重用提供了一个新的视角。提出了一种新的硬件高效的RepGhost模块，通过重新参数化来实现隐式特征重用，而不是使用级联运算符。基于RepGhost模块，我们开发了高效的RepGhost瓶颈和RepGhostNet。
YOLOV8改进：在C2f模块中添加RepGhostBottleneck模块，有效涨点
2201_76125261的博客
10-06 1193
特征重用是轻量卷积神经网络设计的关键技术。当前的方法通常利用连接运算符通过重用其他层的特征映射来廉价地保持大通道数(从而增加网络容量)。虽然连接不需要参数和flops，但它在硬件设备上的计算成本是不可忽略的。针对这一问题，本文提出了利用结构重参数化技术实现特征重用的新思路。提出了一种新的硬件高效的RepGhost模块，通过重新参数化来实现隐式特征重用，而不是使用连接操作符。基于RepGhost模块，我们开发了高效的RepGhost瓶颈和RepGhostNet。
YOLOv8改进：构建新的C2f_RepGhost模块，针对Ghost进行重参数化，速度，mAP双提高！
Mirana
11-27 6880
请大家记住本号“YOLO歪瓜裂枣”，抵制搬运！这是作者在文中的实验结果图，对比实验结果图，证明提出的RepGhost模块的有效性。
YOLOv8中的C2f模块代码详解
zzzyyy8的博客
09-01 2万+
在YOLOv8网络结构中，C2f模块（CSP Bottleneck with 2 Convolutions）是一个关键组件，用于实现跨阶段部分聚合
YOLOv8中Bottleneck模块详解
zzzyyy8的博客
09-01 5429
Bottleneck 模块在YOLOv8中的作用是进行特征提取和增强，是网络中的核心构建模块之一。它的主要功能是通过卷积操作来处理输入特征图，并在适当情况下应用残差连接，使得信息能够有效地通过网络层进行传播
YOLOv8改进：在C2F模块中引入RepGhost Bottleneck模块
IlgCrystal的博客
09-13 1121
C2F类是YOLOv8中的C2F模块的实现，它包含一个RepGhostBottleneck模块、一个卷积层和一个批归一化层。通过在C2F模块中引入RepGhost Bottleneck模块，我们可以在保持计算效率的同时提升模型的表达能力。这是因为RepGhost Bottleneck模块通过引入重复的卷积核来扩展模型的感受野，从而增加了模型对不同尺度目标的感知能力。RepGhost Bottleneck是一种用于卷积神经网络的改进模块，它可以在保持计算效率的同时提升模型的表达能力。希望以上内容对你有帮助！
YOLOv8改进：在C2f不同位置加入Biformer
2201_76125261的博客
10-05 578
为了缓解多头自注意力()的可扩展性问题，先前的一些方法提出了不同的稀疏注意力机制，其中每个查询只关注少量的键值对，而非全部。为此，作者探索了一种动态的、查询感知的稀疏注意力机制，其关键思想是在粗糙区域级别过滤掉大部分不相关的键值对，以便只保留一小部分路由区域（这不就把冗余的信息干掉了吗老铁们）。其次，作者在这些路由区域的联合中应用细粒度的注意力。
YOLOv8改进 | Conv篇 |YOLOv8引入RepGhost(轻量级)
tsg6698的博客
09-06 537
这种通过结构重参数化实现的特征重用策略为轻量级CNNs的设计提供了一种新的视角，有助于推动更高效的移动和便携式设备的深度学习应用。RepGhost模块是一个通过结构重参数化技术实现隐式特征重用的硬件高效的模块，它旨在替代在轻量级卷积神经网络（CNNs）设计中常用的连接操作，以提升计算效率。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv8改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~
Yolov8轻量化：RepGhost，通过重参数化实现硬件高效的Ghost模块
UksApps的博客
09-22 1459
Ghost模块是Yolov8中的重要组成部分，它用于提取图像特征。然而，传统的Ghost模块在计算量上可能存在一些问题，特别是在资源受限的设备上。RepGhost通过对Ghost模块进行重参数化，使得模块在硬件上更加高效。本文介绍了Yolov8轻量化的改进方法RepGhost，该方法通过对Ghost模块进行重参数化，实现了在硬件上的高效计算。通过将Ghost模块的卷积操作分解为轻量级的卷积和残差连接，RepGhost减少了计算量，并提高了目标检测的效率。
YOLOv8中的C2f模块
qq_45973897的博客
06-22 4750
C2f块:首先由一个卷积块(Conv)组成，该卷积块接收输入特征图并生成中间特征图特征图拆分:生成的中间特征图被拆分成两部分，一部分直接传递到最终的Concat块，另一部分传递到多个Botleneck块进行进一步处理。Bottleneck块:输入到这些Botleneck块的特征图通过一系列的卷积、归一化和激活操作进行处理，最后生成的特征图会与直接传递的那部分特征图在Concat块进行拼接(Concat)。模型深度控制。
YOLOV5改进：使用C2f_RepGhost模块替换C3
qq_45640098的博客
12-26 2184
在models文件夹下新建RepGhost.py文件，加入以下代码。在common.py文件中加入如下代码。
YOLOv8改进：利用GhostModule提升C2f模块性能
走向CTO的路上...
08-01 1553
YOLOv8作为目前最先进的目标检测算法之一，在性能和精度方面都取得了显著进步。然而，C2f模块作为YOLOv8模型中的重要组成部分，其计算量较大，在部署于移动端或嵌入式设备时会遇到性能瓶颈。为了解决这一问题，本文提出了一种利用CVPR2024-DynamicConv提出的GhostModule改进C2f模块的方法，以提升模型性能和轻量化。return x# ... 其他 YOLOv8 模型部分的代码 ...# ... 其他 YOLOv8 模型部分的代码 ...
YOLOV8源码解读-C2f模块-以及总结c2模块、Bottleneck
qq_37040743的博客
07-28 3371
下图中的模块可以在往期的文章中找到。注：引用该图请标明出处。
YOLOV8源码解读-c2模块-以及Bottleneck
qq_37040743的博客
07-28 1578
split可以指定大小划分了，比如上面split_list中定义了每个张量的大小，并通过split划分大小，不过这个split_list中的数加起来一定要等于那个维度上的数，例如1+3+2+4+10=20.如果不等于会报错。
YOLOv8改进模块之C2f_Bottleneck_BoT
Lijie_yzm的博客
11-29 2690
针对YOLOv8的梯度分流模块C2f，我们在其最后一层的bottleneck之后添加了Bottleneck Transformer(BoT)，从而得到了C2f_Bottleneck_BoT模块，并且将该模块替换掉YOLOv8颈部网络中的所有C2f模块。经过实验表明，改进后的模型均值平均精度有所增加。
YOLOv8的c2f模块详解
weixin_43227262的博客
04-17 2万+
chunk(2,1)是指在维度1上将特征图分成2块。里面包含Bottleneck。啥也不说了，都在图里。
YOLO组件之C2f模块介绍
热门推荐
yueguang8的博客
05-08 3万+
C2f模块在CSP Bottleneck结构中起到关键的作用，通过特征转换、分支处理和特征融合等操作，提取和转换输入数据的特征，生成更具表征能力的输出。这有助于提高网络的性能和表示能力，使得网络能够更好地适应复杂的数据任务。
怎么在yolov8的C2f模块中引入DRB模块
最新发布
12-09
在YOLOv8的C2f模块中引入DRB（Dynamic Receptive Field Block）模块可以通过以下步骤实现： 1. **理解C2f模块和DRB模块**： - **C2f模块**：C2f模块是YOLOv8中使用的一种卷积模块，通常用于特征提取和特征融合。 - **DRB模块**：DRB模块是一种动态感受野模块，能够根据输入特征图的大小动态调整感受野，从而提高模型的表达能力。 2. **引入DRB模块**： - 首先，需要在YOLOv8的代码库中找到C2f模块的定义文件。通常，这个文件会包含在`models/common.py`或类似的模块中。 - 在C2f模块的定义中，添加DRB模块的定义。DRB模块通常包含多个卷积层和激活函数，可以通过以下代码示例进行定义： ```python import torch import torch.nn as nn class DRB(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super(DRB, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, padding=1) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, padding=1) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): out = self.conv1(x) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.sigmoid(out) return x + out class C2f(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(C2f, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1) self.drb = DRB(out_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) def forward(self, x): out = self.conv1(x) out = self.drb(out) out = self.conv2(out) return out ``` 3. **集成到YOLOv8模型中**： - 在YOLOv8的模型定义文件中，找到C2f模块的实例化部分。将原有的C2f模块替换为上述定义的C2f模块。 - 确保在模型初始化时，传入正确的通道数和其他参数。 4. **训练和验证**： - 引入DRB模块后，需要重新训练模型并验证其性能。可以通过调整超参数和训练策略来优化模型的表现。 通过以上步骤，你可以在YOLOv8的C2f模块中成功引入DRB模块，从而提高模型的特征提取能力和整体性能。
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