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。
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
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
