YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用YOLO-MS的MSBlock轻量化网络结构（既轻量又长点）

已于 2024-04-11 17:15:11 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 pytorch YOLO 目标检测 python
于 2024-01-15 07:30:00 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135590022
本文深入探讨YOLOv8改进中引入的MSBlock，一种提升实时目标检测器多尺度特征表示能力的模块。通过层次化特征融合和异构卷积核选择，MSBlock能在保持轻量级的同时，提高模型的mAP精度。文章详细介绍了MSBlock的原理、代码实现及添加方式，并提供了训练过程记录。

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是利用YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块)，我们将其用于C2f中组合出一种新的结构，来替换我们网络中的模块可以达到一种轻量化的作用，我将其用于我的数据集上实验，包括多个类别的数据集，其在轻量网络结构的同时，却能够提高一定的mAP精度，所以这是一种十分高效的模块，该网络结构非常适合那些模型精度已经无法提到，想要从轻量化模型的角度入手的读者使用，同时该机制包含二次创新的机会。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。

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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 

目录

一、本文介绍

二、MSBlock

2.1  MSBlock的基本原理

2.2 多尺度特征表示

2.3 层次化特征融合

2.4 异构卷积核选择

三、MSBlock的核心代码

四、MSBlock的添加方式 

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、MSBlock的yaml文件和运行记录

5.1 MSBlock的yaml文件一

5.2 MSBlock的yaml文件二

5.3 MSBlock的yaml文件三

5.4 MSBlock的训练过程截图 

五、本文总结

二、MSBlock

论文地址：论文官方地址

代码地址：官方代码地址

2.1  MSBlock的基本原理

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Ghost模块是Yolov8中的重要组成部分，它用于提取图像特征。然而，传统的Ghost模块在计算量上可能存在一些问题，特别是在资源受限的设备上。RepGhost通过对Ghost模块进行重参数化，使得模块在硬件上更加高效。本文介绍了Yolov8轻量化的改进方法RepGhost，该方法通过对Ghost模块进行重参数化，实现了在硬件上的高效计算。通过将Ghost模块的卷积操作分解为轻量级的卷积和残差连接，RepGhost减少了计算量，并提高了目标检测的效率。
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