YOLOv8改进 | 主干篇 | ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络（附代码 + 完整修改流程 + 解析）

已于 2024-04-16 23:11:06 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 深度学习 YOLO pytorch python 网络 目标检测
于 2024-01-04 00:07:44 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135305950
本文介绍了将ConvNeXtV2，一种融合自监督学习和架构创新的卷积神经网络，应用于YOLOv8主干网络以提升目标检测性能。ConvNeXtV2包含全卷积掩码自编码器和全局响应归一化层，提供多种模型版本。文章详细阐述了添加ConvNeXtV2到YOLOv8的步骤，并给出了详细的代码修改过程。

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是ConvNeXtV2网络，ConvNeXt V2是一种新型的卷积神经网络架构，它融合了自监督学习技术和架构改进，特别是加入了全卷积掩码自编码器框架和全局响应归一化（GRN）层。我将其替换YOLOv8的特征提取网络，用于提取更有用的特征。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上，同时该主干网络也提供多种版本，大家可以在源代码中进行修改版本的使用。本文通过介绍其主要框架原理，然后教大家如何添加该网络结构到网络模型中。

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目录

一、本文介绍

二、ConvNeXt V2架构原理

2.1 ConvNeXt V2的基本原理

2.2 架构创新

三、ConvNeXt V2的核心代码

四、手把手教你添加ConvNeXt V2机制

修改一

修改二

修改三 

修改四

修改五 

修改六 

修改七

修改八

五、ConvNeXt V2的yaml文件

六、成功运行记录 

七、本文总结

二、ConvNeXt V2架构原理

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ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络（ConvNeXtV2-FCMAE）是一种用于改进YOLOv8主干网络的架构。它利用ConvNeXtV2作为编码器，并引入了一个全卷积掩码自编码器（FCMAE）模块来增强特征提取能力。该架构在PASCAL VOC和COCO数据集上取得了显著的性能提升。ConvNeXtV2-FCMAE架构是一种有效的改进YOLOv8主干网络的方法，它在目标检测和图像分割任务中取得了显著的性能提升。该架构具有较强的通用性，可以应用于多种视觉任务。
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例如，将 ConvNeXt 与 MAE 结合起来时就会出现如下问题：MAE 有一个特定的编码 - 解码器设计，该设计针对 transformer 的序列处理能力进行了优化，这使得计算量大的编码器专注于那些可见的 patch，从而降低了预训练成本。事实上，已有研究表明用基于掩码的自监督学习来训练 ConvNet 是很困难的，而且实验证据表明，transformer 和 ConvNet 可能在特征学习方面存在分歧，会影响到最终表征的质量。然而，自监督学习通常会使用为监督学习设计的架构，并假定该架构是固定的。
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