YOLOv8 添加可变形卷积 DCNv2

最新推荐文章于 2025-04-24 16:32:26 发布
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分类专栏： YOLO系列实践 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能
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YOLOv8 添加可变形卷积 DCNv2

介绍

YOLO（You Only Look Once）是实时目标检测中最著名的模型之一。为了增强 YOLOv8 的特性，可以引入可变形卷积 (Deformable Convolutional Networks, DCN) v2。这种卷积层通过学习可变形的采样位置，能够更好地适应物体几何结构的变化，从而提升模型识别复杂形状和姿态的能力。

应用使用场景

  • 复杂背景下的目标检测：在背景复杂或干扰较多的图像中提高检测准确性。
  • 非刚性物体检测：如人、动物等具有显著形变的目标识别。
  • 实时视频分析：在动态环境中快速调整采样策略以提高检测效果。

原理解释

DCNv2 是对标准卷积的扩展，它利用空间上的自由度来改变标准卷积操作的采样位置。具体来说，DCNv2 在每次卷积操作前，通过学习偏移量来动态调整卷积核的采样位置，以更好地捕获物体的边界和细节。

核心特性

  • 动态采样：根据输入数据自适应地调整采样点。
  • 形变灵活性
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即插即用篇 | YOLOv8 引入高效的可变形卷积网络 DCNv4 | 重新思考用于视觉应用的动态和稀疏算子
YOLOv8项目贡献者
12-24 1973
YOLOv8 引入高效的可变形卷积网络 DCNv4 | 重新思考用于视觉应用的动态和稀疏算子
YOLOv8改进，YOLOv8添加可变性卷积DCNv2
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
06-24 2728
DCNv2对原始的DCNv1进行了改进，可变形卷积网络的卓越性能源于其适应对象几何变化的能力。通过对其自适应行为的检查，虽然对其神经特征的空间支持比常规的ConvNets更接近于对象结构，但这种支持可能远远超出感兴趣区域，导致特征受到不相关图像内容的影响。为了解决这个问题，我们提出了一种可变形卷积网的重新表述，通过提高建模能力和更强的训练，提高了其专注于相关图像区域的能力。通过更全面地集成网络中的可变形卷积，并引入扩展变形建模范围的调制机制，增强了建模能力。
Yolov8对接DCNV2
牛肉胡辣汤
11-22 796
在计算机视觉领域中，目标检测是一项重要的任务。Yolov8是一种非常流行的目标检测算法，而DCNV2（Dilated Convolutional Network V2）则是一种卷积神经网络，被广泛用于语义分割任务。本文将介绍如何将Yolov8与DCNV2相结合，实现目标检测和语义分割的联合任务。Yolov8是一种基于深度学习的目标检测算法，它通过将图像划分为不同大小的网格单元，在每个单元中预测目标的类别和边界框。Yolov8通过使用多个卷积层和池化层来提取特征，然后通过全连接层进行目标分类和边界框回归。
YOLOV8添加可变形卷积(DCNv2)增强空间注意力
大家好鸭！这里记录着我的学习路程和心路。
04-23 1051
device='cou.参数意思是:你电脑是GPU你就埴0，CPU就埴cpu，GPU是有英伟达显卡的电脑使用的，如果没有英伟达显卡训练非常慢，因为我电脑没有英伟达显卡，这里训练只用了几张数据集进行测试，你们也可以租云服务器训练，方法都是一样的，后期有空会出一起环境配置视频，我以前的作品也有环境配置教程的，你们可以翻一下看看测试一下训练，打印出来的YOLOv8结构可以看到添加可变性卷积成功。该文件路径为:ultralytics/nn/tasks.py，在开头导入C2f_DCN，添加如截图所示。
可变形卷积(可以观察到变形图片的卷积)【DCNv1、DCNv2、DCNv3】
最新发布
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04-24 984
在 DCNv1 的基础上引入调制机制（modulation），为每个采样点增加一个可学习的标量权重。引入可学习的偏移量，使卷积核的采样位置不再固定，而是根据图像内容动态调整。但现实中的图像并不整齐——比如猫的身体弯着、车被遮挡、手是歪的，，把“采样点该往哪看”和“采样点贡献大小”这两件事一次性学完，并。在普通的卷积操作中，比如 3×3 卷积，采样的位置总是。的：就是中间一个点，四周八个点，整齐地排成一个小网格。，为每个采样点增加一个可学习的权重。，进一步提升计算效率和适配能力。
YOLOv8添加DCNv2可变形卷积
weixin_70423469的博客
07-13 1万+
最近比较火的可变形卷积（Deformable Convolutional Networks(DCN)）被称为目标检测改进网络结构的中涨点神器，确实在yolov8中加入DCN3可以涨3到4个点，尤其是它对小目标检测效果较好。来declare一下，否则会导入失败，至此已经差不多就ok了，现在只需要在yaml中你想要更改的网络结构的地方改一下就行，然后就可以训练了，如果不确定可以在训练的时候看一下print的网络结构即可。这三处()里都加上C2f_DCN，接着在modules文件夹下的__init__.py。
涨点技巧：卷积变体DCNV2引入Yolov8，助力小目标涨点
04-18 2765
将DCNV2引入到yolov8中，提升不规则、可形变检测目标的检测性能
【YOLO11改进 - 卷积Conv 】 LDConv(Linear deformable convoluton)：线性可变形卷积
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。
11-06 410
【YOLO11改进 - 卷积Conv 】 LDConv(Linear deformable convoluton)：线性可变形卷积
YOLOv8改进，YOLOv8添加DCNv3可变性卷积，无需编译
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
06-25 3936
DCNv3在DCNv2版本上进行了改进，上一期我们在YOLOv8中添加了DCNv2，这一期我们将添加DCNv3，DCNv3代码详解可以参考链接:代码详解——可变形卷积（DCNv3）
YOLOv8改进——引入可变形卷积DCNv3
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zyw2002的博客
08-21 2万+
本文只讲解在YOLOv8的代码中添加DCNv3的操作流程, 具体的原理参见上述的链接~是pytorch实现的版本，只要基础的pytorch环境安装正确就不会出错。是C++实现版本，必须先在上一步编译成功，或者安装好了轮子，否则会报错。但是在实际的训练过程中，C++版本的运行速度更快，推荐使用C++版本。(具体怎么修改，都可以自己决定，然后通过实验看看效果如何)文件夹，该文件夹下的内容就是实现DCNv3算子的核心代码。中，下图中的列表里添加。
YOLOv8 改进：添加 DCNv3 可变形卷积
走向CTO的路上...
03-14 615
通过在 YOLOv8 中集成 DCNv3，可以有效提升模型在处理复杂场景及目标检测任务中的鲁棒性。尽管可能会引入额外的计算开销，但其带来的检测精度提升可在许多应用中证明其价值。
DCNv2-master.zip
06-30
支持pytorch1.7版本，不用做较大修改即可运行
DCNv2可变形卷积开发包
11-13
可变性卷积的思想很简单，就是讲原来固定形状的卷积核变成可变的。同时可以去我的github地址去下载：https://github.com/z1z9b89/DCNv2
【YOLOv8改进 - 卷积Conv】DCNv4： 可变形卷积，动态与稀疏操作高效融合的创新算子
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。
07-02 3655
【YOLOv8改进 - 卷积Conv】DCNv4： 可变形卷积，动态与稀疏操作高效融合的创新算子
YOLOv8改进 | 多位置替换可变形卷积（DCNv1、DCNv2、DCNv3）助力极限涨点
走向CTO的路上...
06-27 2431
可变形卷积（Deformable Convolutional Networks，DCN）是一种近年来兴起的卷积操作，其核心思想是通过学习偏移量来动态调整卷积核的位置，以提升模型的性能。本文将介绍如何在YOLOv8模型结构中添加多位置替换可变形卷积（DCNv1、DCNv2、DCNv3），以实现极限涨点。本文介绍了如何在YOLOv8模型结构中添加多位置替换可变形卷积（DCNv1、DCNv2、DCNv3），并对YOLOv8模型进行了部分改进。
YOLOv8改进心得：多位置替换可变形卷积（DCNv1、DCNv2、DCNv3）实战指南与优化思路
qq_38334677的博客
10-03 2369
在YOLOv8中，优化卷积结构是提升检测精度的重要途径之一。可变形卷积（DCN）作为一种创新的卷积方式，通过引入偏移量调整采样位置，使得模型能够更灵活地适应目标的形状变化，从而提升了物体检测中的精度。DCN有多个版本，包括DCNv1、DCNv2和DCNv3，本文将逐一介绍并对比它们在YOLOv8中的应用和效果。通过阅读本文，您将学会如何在YOLOv8的多个位置（如主干网络、C2f模块、DarknetBottleneck模块等）替换可变形卷积，并通过实际训练和评估分析这些替换对模型性能的影响。
YOLOv8性能优化探索：多位置替换可变形卷积（DCNv1、DCNv2、DCNv3）的应用与分析【附保姆级代码】（YOLOv8）
步入烟尘的博客
10-12 1115
可变形卷积（Deformable Convolution）最早由Dai等人在2017年提出，其核心思想是在标准卷积操作的基础上，引入可学习的偏移量（offsets），使卷积核能够自适应调整其采样位置，从而增强模型对目标变形的感知能力。return x本文通过深入探讨可变形卷积在YOLOv8中的应用，详细介绍了DCNv1、DCNv2和DCNv3的原理和实现，并通过实验验证了其在目标检测任务中的有效性。未来，我们将继续探索更多优化策略和技术，提升YOLOv8模型的性能，以应对更复杂的目标检测任务。
卷积变体DCNV2在Yolov8中的涨点技巧：小目标检测的新突破
一直在水些技术小文
11-10 693
DCNV2（Deformable Convolutional Networks v2）是卷积神经网络中的一种卷积变体，它引入了可变形卷积，能够更好地适应目标的形变和姿态。DCNV2的出现在一定程度上解决了传统卷积在处理小目标时的不足。
mmcv安裝dcnv2
02-26
### 安装和配置 mmcv 中的 dcnv2 为了在 `mmcv` 中安装并配置 `dcnv2`（deformable convolution v2），需遵循特定步骤来确保模块能够正常工作。 #### 准备环境 首先，确认已安装 Python 和 PyTorch 的适当版本。对于大多数情况而言，推荐使用 Anaconda 来管理虚拟环境，这有助于避免不同库之间的冲突[^1]。 #### 安装 MMCV 通过 pip 或者源码编译的方式可以安装最新版的 `mmcv`。如果希望获得最完整的功能支持，则建议从 GitHub 上克隆仓库，并按照官方说明进行本地构建： ```bash pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html ``` 其中 `{cu_version}` 是 CUDA 版本号，而 `{torch_version}` 则对应所使用的 PyTorch 版本号。此命令会自动下载适合当前系统的预编译二进制文件[^2]。 #### 编译 DCNV2 插件 由于 `dcn_v2` 属于自定义算子，在某些情况下可能需要单独编译。可以从多个开源实现中选择一个合适的版本来进行操作；例如，`Deformable-Convolution-V2-PyTorch` 提供了一个易于集成到现有项目的解决方案[^3]。 完成上述准备工作之后，进入该插件所在的目录执行如下指令即可完成编译过程： ```bash python setup.py build develop ``` 这样就可以使 `mmcv` 支持 `dcnv2` 功能了。需要注意的是，具体路径可能会因个人设置有所不同，请根据实际情况调整相应参数[^4]。
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