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

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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