YOLOv8改进 | Neck篇 | Slim-Neck替换特征融合层实现超级涨点 (又轻量又超级涨点)

Snu77

已于 2024-01-03 23:29:02 修改

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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏文章标签： YOLO 人工智能 pytorch python 深度学习目标检测计算机视觉

于 2023-12-11 07:30:00 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/134887670

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本文介绍了Slim-neck，一种针对YOLOv8目标检测器的Neck结构优化方法，旨在提高检测准确性和效率。通过引入GSConv、GS瓶颈和VoV-GSCSP模块，实现轻量化和性能提升。实验表明，Slim-neck在小目标和大尺度目标检测上显著提高mAP，同时减少了GFLOPs。文章详细讲解了Slim-neck的原理、代码实现和训练过程。

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是Slim-neck提出的Neck部分，Slim-neck是一种设计用于优化卷积神经网络中neck部分的结构。在我们YOLOv8中，neck是连接主干网络（backbone）和头部网络（head）的部分，负责特征融合和处理，以便提高检测的准确性和效率。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨点效果(mAP直接涨了大概有0.4左右。同时本文对Slim-Neck的框架原理进行了详细的分析，不光让大家会添加到自己的模型在写论文的时候也能够有一定的参照，最后本文会手把手教你添加Slim-Neck模块到网络结构中(值得一提的是这个Slim-neck还可以减少GFLOPs大概2修改完大概是8.0GFLOP所以非常适合轻量化的读者)。