YOLOv8改进主干Conv2Former结构系列：Transformer 风格的卷积网络视觉基线模型

YOLOv8与Conv2Former融合：提升目标检测的Transformer卷积模型

最新推荐文章于 2025-04-10 22:31:12 发布

YjmnDatabase

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文章标签： YOLO transformer 网络计算机视觉

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本文提出了一种结合Conv2Former和Transformer的卷积网络结构，用于YOLOv8目标检测任务。通过在主干网络中采用Conv2Former，模型能更好地捕捉长距离语义依赖，提高检测准确性。实验显示，该模型在COCO和PASCAL VOC数据集上的表现优于传统YOLOv8和ConvNeXt。

摘要：
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）在计算机视觉领域取得了巨大的成功，尤其是在目标检测任务中。然而，传统的CNNs结构在处理长距离依赖关系时存在一定的限制。为了解决这个问题，本文提出了一种新的卷积网络结构，结合了Conv2Former和Transformer的优点，用于目标检测任务。该模型在保留传统CNNs的高效性能的同时，能够更好地捕捉长距离的语义依赖关系，从而提高目标检测的准确性。

介绍：
目标检测是计算机视觉中的重要任务之一，其在许多实际应用中起着关键作用。传统的目标检测方法主要基于CNNs结构，如YOLO和Faster R-CNN等。这些方法在处理目标检测问题时取得了显著的成果，但是由于CNNs结构的局限性，其在捕捉长距离的语义依赖关系方面仍存在一定的限制。

为了克服这个问题，我们提出了一种新的卷积网络结构，将Conv2Former和Transformer相结合。Conv2Former是一种基于卷积和Transformer的结构，它在保留传统CNNs的高效性能的同时，引入了Transformer中的自注意力机制，用于更好地建模长距离的语义依赖关系。通过将Conv2Former与YOLOv8结合，我们构建了一种新的基线模型，用于目标检测任务。

模型结构：
我们的模型基于YOLOv8架构，其中主干网络部分采用了Conv2Former结构。Conv2Former由一系列的Conv2D模块和Transformer模块组成。Conv2D模块用于提取低级特征，而Transformer模块用于建模高级语义信息。具体而言，我们在Conv2D模块中引入了残差连接和批标准化，以增强特征的表示能力。在Transformer模块中，我们使用了多头自注意力机制

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