YOLOv8改进 | ODConv卷积助力极限涨点（附修改后的C2f、Bottleneck模块代码）

已于 2024-03-20 20:43:40 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 算法 目标检测 计算机视觉 python
于 2023-11-16 23:31:18 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/134432299
本文介绍了YOLOv8改进中使用的ODConv（全维度动态卷积），这是一种减少计算量、提升检测精度的卷积模块。ODConv通过多维动态注意力机制，实现了在空间大小、输入通道数、输出通道数和卷积核数量四个维度上的动态调整，从而增强网络的灵活性。文章包含ODConv的基本原理、代码实现和在模型中的应用步骤，适合目标检测领域的研究者和开发者参考。

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一、本文介绍

这篇文章给大家带来的是发表于2022年的ODConv(Omni-Dimensional Dynamic Convolution)中文名字全维度动态卷积，该卷积可以即插即用，可以直接替换网络结构中的任何一个卷积模块，在本文的末尾提供可以直接替换卷积模块的ODConv，添加ODConv模块的C2f和Bottleneck(配合教程将代码复制粘贴到你自己的代码中即可运行)给大家，该卷积模块主要具有更小的计算量和更高的精度，其中添加ODConv模块的网络(只替换了一处C2f中的卷积)参数量由8.9GFLOPS减小到8.8GFLOPS，精度也有提高->下面的图片是精度的对比(因为训练成本我只是用了相同的数据集100张图片除了修改了ODConv以后其他配置都相同下面是效果对比图左面为修改版本，右面为基础版本)

专栏目录：YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

专栏回顾：YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备 

适用场景：轻量化、所有检测目标时均可使用进行有效涨点

目录

一、本文介绍

二、基本原理介绍

2.1ODConv基本原理介绍 

2.2论文总结

三、ODConv代码

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全维度动态性：核/空间/通道/输入四重自适应多尺度协同：通过C3k2整合不同感受野高效计算：注意力机制实现智能资源分配显著性能提升：COCO mAP提升4.5%实验表明，该改进对小目标检测尤为有效(mAP提升7.4%)，同时保持了合理的计算开销增长。这种动态卷积与架构创新的结合为目标检测模型设计提供了新思路，其模块化特性也便于迁移到其他视觉任务中。未来工作将聚焦于动态机制的自动化和硬件友好性优化。
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YOLOV8改进-添加动态ODConv
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动态卷积的始祖是CondConv，其基于普通卷积改进。常规卷积只有一个静态卷积核且与输入样本无关，且会用到所有数据集上。此外，卷积神经网络的特点是，通过扩展宽度、深度、分辨率来提升网络模型的表现。在以往的注意力模型中，注意力主要是应用到特征图上。比如在特征图不同的通道上进行加权（SE Net），在特征图不同的空间位置加权（Spatial attention）。对于动态卷积来说，它对多个卷积核进行线性加权，而加权值则与输入有关，这就使得动态卷积具有输入依赖性。
《YOLOv8改进有效涨点》专栏介绍 & 专栏目录 | 目前已有110+篇内容，内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进
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yolov8改进机制，上百种创新技巧详细介绍
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这篇文章主要给大家讲解如何在多个位置替换可变形卷积，它有三个版本分别是DCNv1、DCNv2、DCNv3，在本篇博文中会分别进行介绍同时进行对比，通过本文你可以学会在YOLOv8中各个位置添加可变形卷积包括(DCNv1、DCNv2、DCNv3)，可替换的位置包括->替换C2f中的卷积、DarknetBottleneck中的卷积、主干网络(Backbone)中的卷积等多个位置。
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相较原版YOLOv8s模型，我们添加了全局注意力机制，即可以通过保留空间和通道信息之间的关联来提高模型的性能。将输入特征映射通过通道注意力子模块和空间注意力子模块形成GAM的输出特征。
YOLOv5改进 | ODConv卷积助力极限涨点（附修改后的C2f、Bottleneck模块代码）
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YOLOv10改进 | Conv篇 | ODConv卷积助力极限涨点（附修改后的C2f、Bottleneck模块代码）
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YOLOv8改进 | Conv篇 |YOLOv8引入ODConv卷积（助力涨点）
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相反，最近动态卷积的研究表明，学习 n 个卷积核的线性组合及其输入相关注意力的加权可以显着提高轻量级 CNN 的准确性，同时保持高效的推理。有趣的是，由于其改进的特征学习能力，即使只有一个内核的 ODConv 也可以与现有的具有多个内核的动态卷积对应物竞争或超越，从而大大减少了额外的参数。与传统的动态卷积方法不同，如CondConv和DyConv，这些方法通常仅在输入特征的基础上学习一个维度的注意力，ODConv则通过其多维注意力机制，同时在卷积核空间的所有四个维度上并行地学习互补的注意力。
YOLOv8的改进的方法
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SPPF：SPP的变体，在Backbone的最后一层作为主干网络的池化层对输入特征图进行大尺度的特征提取，由于SPPF结构主要是池化操作，对特征图空间降维，故而这一层主要提取细粒度信息，并为后续Neck部分减少计算开销的作用。增加一个平均池化支路来补强该层对全局信息的捕捉能力，同时可以起到对特征图减噪的作用(平均池化的特点)
YOLOV8改进：LSKA注意力机制改进SPPF模块_sppf_lska模块
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与标准的LKA设计相比，所提出的分解使得可以在注意力模块中直接使用具有大卷积核的深度卷积层，无需额外的块。作者还发现，随着卷积核大小的增加，所提出的LSKA设计更倾向于将VAN偏向物体的形状而不是纹理。总的来说，LSKA注意力机制通过利用大且可分离的卷积核以及空间扩张卷积来捕捉图像的广泛上下文信息，生成注意力图，并通过这个注意力图加权原始特征，以此增强网络对于重要特征的关注度，提高模型的性能。与标准的LKA设计相比，所提出的分解使得可以在注意力模块中直接使用具有大卷积核的深度卷积层，无需额外的块。
YOLOv8改进模块之C2f_Bottleneck_BoT
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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改进：融合Gold-YOLO Neck(RepGDNeck)
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YOLO算法改进3【中阶改进篇】：添加HorNet卷积模块
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HorNet是在Swin transformer结构的基础上，结合大核思想提出的新的网络结构模块，使用该模块，作者在ImageNet-1k数据集上做分类，分割以及检测任务都在当时达到了SOTA的效果，是一个能有效增强各种网络的性能而不会引入太大参数量的一种改进思路，已经有很多博主提出将该模块用于yolo系列网络中，以期望达到更好的效果。源码地址： https://github.com/raoyongming/HorNet.论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.14284.pdf。
YOLOV8改进——添加ShuffleAttention注意力机制
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在ultralytics/cfg/datasets/ 下新建data.yaml。
YOLOV8改进：soft-nms、DIOU-nms、SIOU-nms、EIOU-nms、WIOU-nms
weixin_45303602的博客
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NMS（Non-Maximum Suppression，非极大值抑制）是一种常用的目标检测算法，用于抑制冗余的边界框，保留最具代表性的目标框。在目标检测任务中，通常会生成多个候选边界框（bounding box），每个边界框都对应着一个可能的目标。然而，由于图像中可能存在多个重叠的边界框，为了提取出最准确的目标框，需要使用NMS来进行筛选。首先，根据目标框的置信度（或者其他评分指标），按照降序排列所有的候选框。选择具有最高置信度的框，并将其添加到最终输出的结果列表中。
YOLOV8改进：动态蛇形卷积，多视角特征融合策略与连续性拓扑约束损失
AIcurator的博客
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1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。3.涨点效果：动态蛇形卷积,实现有效涨点！精确分割拓扑管状结构;如血管和道路，是各种至关重要的现场，确保下游的准确性和效率任务。然而，许多因素使任务复杂化，包括薄的局部结构和可变的全局形态。
YOlov8改进
最新发布
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### YOLOv8 的性能优化与功能增强 YOLOv8 是目标检测领域的一个重要进展，其在多个方面进行了改进和优化。以下是一些可以进一步提升 YOLOv8 性能或功能的方法： #### 1. **Backbone 结构优化** YOLOv8 使用 C2f 模块作为 backbone，在特征提取上表现优异[^1]。为了进一步提升性能，可以在 C2f 模块的基础上引入注意力机制，例如 SE (Squeeze-and-Excitation) 注意力模块。这种模块能够显式建模特征通道之间的依赖关系，从而自适应地调整不同语义的重要性，使骨干网络更加关注目标相关的区域和特征[^2]。 #### 2. **检测头设计改进** YOLOv8 已经采用了 anchor-free 和 Decoupled-head 设计来提高检测准确率[^1]。在此基础上，可以通过引入更多先进的头部结构（如 Deformable Convolution 或 Dynamic Head），进一步增强模型对复杂场景下多尺度物体的适应能力。这些技术可以帮助模型更好地处理遮挡、形变等问题。 #### 3. **损失函数优化** 当前 YOLOv8 使用的是分类 BCE（Binary Cross Entropy）、回归 CIoU 和 VFL（Vision Transformer Loss）的组合损失函数[^1]。为进一步提升效果，可探索其他更高效的损失函数形式，比如 DIoU-Loss 或 SIoU-Loss，它们能够在边界框回归过程中提供更好的几何约束条件。 #### 4. **框匹配策略升级** YOLOv8 将传统的静态匹配替换成了 Task-Aligned Assigner 动态分配方式，这有助于改善预测准确性[^1]。未来还可以尝试结合更多的动态分配逻辑或者基于实例分割的任务级联框架，使得正负样本划分更为合理有效。 #### 5. **数据增强方案调整** 虽然 Mosaic 数据增强被关闭并增加了总的 epoch 数量以加强泛化能力[^1]，但在某些特定应用场景中可能仍需重新评估是否启用该方法或其他类似的混合样例生成手段。此外，也可以考虑加入 CutMix/Paste 等高级技巧以及对抗性扰动训练等方式扩充虚拟样本空间。 ```python import ultralytics from ultralytics import YOLO # 加载预训练权重 model = YOLO('yolov8n.pt') # 自定义配置文件路径 cfg_path = 'custom_config.yaml' # 修改超参数设置 overrides = { 'epochs': 500, 'batch_size': 16, 'data_augmentation': ['mosaic_off', 'cutmix_on'] } # 开始微调过程 results = model.train(cfg=cfg_path, overrides=overrides) ``` --- #### 问题
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