YOLOv8模型参数优化-CSPPC结构通过PartialConv实现计算效率提升

最新推荐文章于 2025-01-18 12:42:18 发布
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分类专栏： YOLO系列创新涨点超专栏 文章标签： YOLO YOLOv8 PartialConv
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YOLOv8模型参数优化-CSPPC结构通过PartialConv实现计算效率提升

在深度学习领域，YOLOv8作为一款高效的目标检测模型，已被广泛应用。然而，如何进一步优化YOLOv8的计算效率和模型参数量，依然是一个值得研究的方向。本文提出了一种基于轻量化PartialConv的新结构：CSPPC (Cross Stage Partial Convolution)，在保持检测精度的同时显著降低了模型的参数量。本文将详细探讨CSPPC的结构设计、实现方法及其在YOLOv8中的应用。

一、YOLOv8的模型概述

YOLOv8 是 YOLO 系列的最新版本，通过使用改进的检测头和高效的卷积模块，实现了高效的目标检测。然而，YOLOv8的参数量较大，对一些嵌入式设备或需要高效推理

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番外篇 | YOLOv8改进之利用轻量化卷积PConv引入全新的结构CSPPC来替换Neck网络中的C2f | 模型轻量化
突然好想你
06-26 1979
本文使用轻量化卷积PConv替换Neck中C2f模块中Bottleneck里的传统卷积核得到CSPPC模块，使得模型更加轻量化。🌈
YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用轻量化PartialConv提出一种全新的结构CSPPC
走向CTO的路上...
07-05 1012
CSPPC（CSP-PartialConv）是一种轻量化的卷积神经网络结构，它结合了CSP结构和PartialConv结构，在保证模型性能的同时，显著降低了模型参数量和计算复杂度。CSPPC结构首次应用于YOLOv8模型中，取得了显著的效果。CSPPC是一种轻量化且高效的卷积神经网络结构，它结合了CSP结构和PartialConv结构，在保证模型性能的同时，显著降低了模型参数量和计算复杂度。CSPPC结构首次应用于YOLOv8模型中，取得了显著的效果。
Partial Conv（PConv）模块pytorch代码
Kisushotto的博客
01-18 350
为了实现更快的网络，我们重新研究了流行的运算符，并证明了如此低的FLOPS主要是由于运算符的频繁内存访问，特别是深度卷积。在PConv的基础上，我们进一步提出了FasterNet，这是一个新的神经网络家族，它在各种设备上的运行速度远远高于其他神经网络，同时在各种视觉任务中的准确性也不受影响。我们的大型FasterNet-L取得了令人印象深刻的83.5%top-1准确率，与新兴的Swin-B相当，同时在GPU上具有36%的推理吞吐量，并在CPU上节省了37%的计算时间。
YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用轻量化PartialConv提出一种全新的结构CSPPC (参数量下降约100W)
Snu77的博客
01-25 7929
本文给大家带来的改进机制是由我独家研制的我结合了DualConv的思想并根据PartialConv提出了一种全新的结构CSPPC用来替换网络中的C2f，将其替换我们网络中的C2f参数量直接下降约百万，计算量GFLOPs降低至6.0GFLOPs同时，其中的PartialConv作为一种具有高速推理的Conv，其对于网络的速度提升也是非常的有效的，本文的网络结构大家只要使用上，作为一种轻量化的模块来使用，可以说是轻量化中的王者，同时本文的结构为我独家创新全网无第二份，非常适合大家用来发表论文！
CSPPC模块替换c2f模块(YOLOv8)
weixin_45932783的博客
07-28 1143
CSPPC模块替换c2f模块(YOLOv8)具体实现步骤
高效目标检测 | YOLOv8与CSPPC轻量化设计的实现与性能测试【附保姆级代码】
一键难忘的博客
11-02 3868
YOLOv8 是 YOLO 系列的最新版本，通过使用改进的检测头和高效的卷积模块，实现了高效的目标检测。然而，YOLOv8的参数量较大，对一些嵌入式设备或需要高效推理的应用而言依然存在一定的负担。为了进一步优化YOLOv8的性能，我们将引入CSPPC结构，借助轻量化的PartialConv，以减少模型的参数量。PartialConv是一种轻量化的卷积操作，通过选择性地对输入特征图的部分通道进行卷积操作，可以显著降低计算量。
[卷积神经网络]YoloV8
就随便写写....
04-17 1516
YoloV8学习笔记
yolov8网络结构详解（逐行解析）
lzy2766的博客
08-15 3万+
yolov5使用的CSP结构分为两种，在backbone中为CSP1_X，其中的X个组件中存在残差结构，如下图：在Neck中为CSP2_X，其中的2*X个CBL模块没有残差结构；
YOLOv8网络详解
qq_66386046的博客
03-14 1661
对YOLOv8进行了介绍，并介绍了相关模块用途
YOLOv8来啦 | 详细解读YOLOv8的改进模块！YOLOv5官方出品YOLOv8！
qq_40716944的博客
01-09 5万+
直接上YOLOv8的结构图吧，小伙伴们可以直接和YOLOv5进行对比，看看能找到或者猜到有什么不同的地方？YOLOv8网络结构图Backbone：使用的依旧是CSP的思想，不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块，实现了进一步的轻量化，同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块；PAN-FPN。
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
热门推荐
Snu77的博客
12-30 14万+
Hello，各位读者们好，本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程120+余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新，订阅本专栏以后你不仅可以收获跟专栏的阅读权限，同时可以进Qq群，里面包含集成我所有创新的YOLO最新目录，和我本人录制的视频讲解教程，如果你想要在YOLOv8系列收获一篇论文，我相信订阅本专栏后你一定会有所收获~YOLOv8改进有效系列目录。
YOLOv8模型讲解
qq_40553788的博客
05-14 9076
YOLOv8是一种目标检测模型，它是YOLO系列模型的最新版本。YOLOv8采用了一种基于Anchor-Free的检测方式，相比于传统的Anchor-Based检测方式，它具有更高的检测精度和更快的检测速度。YOLOv8的原理可以分为两个部分：特征提取和目标检测。特征提取部分采用了一种名为CSPDarknet的网络结构，它是一种基于Darknet的改进版本。CSPDarknet采用了Cross Stage Partial Network（CSP）结构，将网络分为两个部分，每个部分都包含多个残差块。
YOLOv8原理详解
z240626191s的博客
05-19 7480
Yolov8是2023年1月份开源的。与yolov5一样，支持目标检测、分类、分割任务。Yolov8依旧采用的CSP的思想，不过将Yolov5中的C3模块替换为C2F模块，进一步降低了参数量，同时yolov8依旧采用了yolov5中的SPPF模块；Yolov8依旧采用了PAN思想，只不过是将PAN中的上采样阶段中的卷积结构删除，将C3模块替换为了C2F模块；该方法是采用了YOLOX的head部分，分类和回归两个任务的head不再共享参数；YOLOv8使用了Anchor-Free的思想；YOLOv8使用。
Yolov8基本块解析
SLCWYF的博客
12-08 197
是两个卷积层，通过这两个卷积层的组合，实现了一个特征提取和转换的过程。在训练模式下，对输入进行卷积和批归一化操作，然后循环应用不同的卷积和批归一化层。在这个模式下，对原始卷积层和批归一化层进行融合，删除训练模式下创建的卷积和批归一化层。这两种方法的区别在于对输入进行切分的方式不同。的模块，实现了更快的CSP残差块，其结构包含两个卷积。：初始化方法，定义了模块的一些属性，包括输入通道数。这个卷积层似乎用于进行原始的卷积操作。组成的模块列表，用于构建残差块的卷积部分。对输入进行卷积变换，然后通过残差块部分。
目标检测-One Stage-YOLOv8
君子之学必日新，日新者日进也。不日新者必日退，未有不进而不退者
01-15 1628
终于到了YOLO系列最新最火爆的网络–YOLOv8，前面YOLOv5中已经提到ultralytics团队集成了先进的YOLO系列目标检测最佳实践，YOLOv8则是他们的最新力作。YOLOv8本身的创新点不多，偏向工程实践。提示：以下是本篇文章正文内容，下面内容可供参考YOLOv8的出现进一步促进了实时目标检测的发展。
一口一口吃掉yolov8(1)
qq_33228039的博客
03-20 685
详细分解yolov8代码，使得小白也能弄懂yolov8的训练全过程
YOLOv8中的C2f模块代码详解
zzzyyy8的博客
09-01 1万+
在YOLOv8网络结构中，C2f模块（CSP Bottleneck with 2 Convolutions）是一个关键组件，用于实现跨阶段部分聚合
YOLOv8完整网络结构详细介绍
yxk666的博客
11-22 1万+
YOLOv8整体网络结构和以往的YOLOv4,v5等版本大致相同，由特征提取骨干Backbone、特征融合Neck以及回归分类Head组成。和以往对比不同点是三个结构的细节模块，其特有的模块来体现出优越性。
【YOLOv8模型网络结构图理解】
dally2的博客
03-12 8万+
YOLOv8模型网络结构图理解
partialconv代码实现
最新发布
02-11
### PartialConv 的代码实现 Partial Convolution (PartialConv) 是一种用于图像修复的技术，在处理过程中能够自动更新有效区域掩码，从而更好地保持边界信息。下面是一个基于 PyTorch 实现的 `PartialConv` 层的例子： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class PartialConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True): super(PartialConv, self).__init__() self.input_conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=stride, padding=padding, dilation=dilation, groups=groups, bias=bias) self.mask_conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=stride, padding=padding, dilation=dilation, groups=groups, bias=False) # 将mask_conv层的权重初始化为1 torch.nn.init.constant_(self.mask_conv.weight, 1.0) # 不需要梯度更新 for param in self.mask_conv.parameters(): param.requires_grad = False def forward(self, input_tensor, mask_in=None): output = self.input_conv(input_tensor * mask_in if mask_in is not None else input_tensor) with torch.no_grad(): if mask_in is not None: mask_out = self.mask_conv(mask_in) else: mask_out = self.mask_conv(torch.ones(1, input_tensor.shape[1], input_tensor.shape[2], input_tensor.shape[3]).to(device=input_tensor.device)) mask_ratio = 1 / ((mask_out + 1e-8).clone().expand_as(output)) output *= mask_ratio mask_out = (mask_out >= 1).float() return output, mask_out ``` 此代码定义了一个名为 `PartialConv` 的类，继承自 `nn.Module` 并实现了部分卷积操作。通过重写父类方法 `forward()` 来完成前向传播逻辑[^2]。
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