YOLOv8改进 | Neck篇 | 利用Gold-YOLO改进YOLOv8对小目标检测（YOLOv8改进策略）

已于 2024-03-18 10:42:51 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： 人工智能 计算机视觉 深度学习 YOLO pytorch python 目标检测
于 2024-01-05 01:14:32 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135024120
本文介绍了Gold-YOLO模型，它通过聚合-分发（GD）机制和多尺度特征融合增强信息交互，提高了YOLOv8在小目标检测上的性能。GD机制结合自注意力操作融合不同层次信息，MAE风格预训练加速学习过程。文中详细阐述了Gold-YOLO的原理、核心代码和使用方法。

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是Gold-YOLO利用其Neck改进v8的Neck，GoLd-YOLO引入了一种新的机制——信息聚集-分发（Gather-and-Distribute, GD）。这个机制通过全局融合不同层次的特征并将融合后的全局信息注入到各个层级中，从而实现更高效的信息交互和融合。这种方法增强了模型的颈部（neck）信息融合能力(有点类似于长颈鹿的脖子该Neck部分很长)，同时也没有显著增加延迟，提高了模型在检测不同大小物体时的性能，同时欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家，同时在这里再次声明，我本人发的对比图片全部真实有效，为对应文章的模型运行结果。

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     

目录

一、本文介绍

二、Gold-YOLO模型原理

 2.1 Gold-YOLO的基本原理

2.2 聚合-分发机制（GD）

2.3  多尺度特征融合

2.4  MAE风格预训练

三、Gold-YOLO核心代码

四、Gold-YOLO使用方式 

 4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四

4.5 修改五

4.6 修改六 

4.7 修改七 

五、Gold-YOLO的yaml文件

5.1 yaml文件 

5.2 运行代码 

5.3 成功运行截图

六、全文总结 

二、Gold-YOLO模型原理

论文地址：官方论文地址

代码地址：官方代码地址

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在标准的CNN架构中，随着网络深度的增加，空间信息逐步转化为通道信息，这一转换过程在每次特征图的空间压缩和通道扩展操作中往往伴随着语义信息的部分损失。GSConv通过其独特的设计，旨在在维持较低时间复杂度的同时，最大化地保留通道之间的潜在连接，从而减少信息的丢失。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv8改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~
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本文是在CAFM的基础上做了一些修改，算是二次创新吧！修改后的模块对比原来的模型有了很大的提升。我用改进后的模型来改进YoloV8，精度得到了大幅度的提升，即插即用，简单易懂。为了方便大家写论文，我现在增加了论文写作的模块，告诉大家如何在自己的论文中描述本次改进。对CAFM模块做了适当的修改，加入了DropPath和激活函数，又加入了残差链接，方便其集成到YoloV8中。
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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)
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