优化YOLOv8模型-基于FasterBlock与C2f结构的创新改进与性能提升【YOLOv8】

最新推荐文章于 2025-01-18 18:52:43 发布
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优化YOLOv8模型-基于FasterBlock与C2f结构的创新改进与性能提升

在现代目标检测的领域，YOLO系列模型一直占据着重要地位。随着深度学习的进步，YOLOv8作为最新版本的YOLO模型，已经在性能和速度上取得了显著的提升。然而，如何进一步降低模型的参数量，同时提升推理速度和准确率，仍然是一个值得研究的课题。本文将基于YOLOv8的改进，提出一种创新性的结构——FasterBlock二次创新C2f结构，致力于优化YOLOv8中的卷积结构，降低模型的参数量并提升其性能。

1. 引言

随着YOLO系列模型不断发展，目标检测模型的架构也经历了多个阶段的创新与迭代。YOLOv8的出现，使得检测精度和速度达到了新的平衡，但在某些实际应用中，模型

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【RT-DETR有效改进】利用FasterNet的FasterBlock改进特征提取网络（高效的推理速度和FPS）
Snu77的博客
02-15 2222
本文给大家带来的改进机制是利用FasterNet的FasterBlock改进特征提取网络，将其用来改进ResNet网络，其旨在提高计算速度而不牺牲准确性，特别是在视觉任务中。它通过一种称为部分卷积（PConv）的新技术来减少冗余计算和内存访问。这种方法使得FasterNet在多种设备上运行速度比其他网络快得多，同时在各种视觉任务中保持高准确率。本文改进是基于ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101，文章中均以提供，
YOLOV8主干改进方法：C2f-Dual——DualConv轻量化双卷积设计（附改进代码）
m0_74890428的博客
04-09 3749
DualConv是一种创新的卷积网络结构，旨在构建轻量级的深度神经网络。它通过结合3×3和1×1的卷积核处理相同的输入特征映射通道，优化了信息处理和特征提取。DualConv利用组卷积技术高效排列卷积滤波器，大大降低了计算成本和参数数量。
主干网络篇 | YOLOv8更换主干网络之FasterNet | CVPR2023
突然好想你
05-16 1383
针对CVPR2023新出的Fastemet主干网络，追求更快、参数量更少、精度更高的主干网络，本文在YOLOv8的基础上进行主干网络的替换和改进。🌈
YOLOv8改进之C2f模块结合EMA进行二次创新（内含多种改进方式）
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08-01 5053
现在利用YOLOv8作为基础模型并在其上进行改进是比较热门的一个放论文的方向，但随着相关文章数量的增多，期刊对于改进方法的创新度要求也逐渐增高，简单的添加模块发论文也变得比较困难，本文将YOLOv8中的C2f模块与EMA注意力机制结合形成新的模块（本文命名为C2f_EMA，也可用其他名字），可以提高改进的创新度。
【YOLOv8改进[CONV]】使用DynamicConv二次创新C2f模块实现轻量化 + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图
静谧、淡雅
06-11 1019
使用DynamicConv二次创新C2f模块实现轻量化 + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图
YOLOv8改进——使用C2f-Faster替换C2f
pope888的博客
01-11 9154
【代码】YOLOv8改进——使用C2f-Faster替换C2f.(使用FasterNet中的FasterBlock替换C2f中的Bottleneck)
YOLOv8改进 | Conv篇：基于FasterBlock与C2f结构的二次创新，参数量下降70万【附保姆级代码】
一键难忘的博客
11-16 2670
通过引入FasterBlock二次创新C2f结构，我们成功地对YOLOv8模型进行了优化，显著降低了其参数量，并提升了推理速度，而精度保持不变甚至有所提升。该模型在多个实际应用场景中展现出了优异的性能，尤其是在嵌入式设备、移动端和自动驾驶等领域，具有广泛的应用潜力。未来的研究将进一步优化模型结构，探索更多的应用场景，为目标检测技术的发展做出贡献。
YOLOv8改进，YOLOv8引入SE注意机制+C2fCIB模块，二次创新C2f结构
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
11-25 482
SE 注意力机制是一种提升卷积神经网络（CNN）性能的模块。它通过使模型更关注重要的特征图，增强了网络的表现，同时仅增加了较少的参数。SE 机制包含两个主要步骤：在 C2f 结构的Bottleneck使用新的 C2fCIB 模块，同时保持整体结构。CIB 设计为一种高效的深度学习模型构建块，并且采用了一种基于排名的策略来最小化计算成本而不牺牲性能。
YOLOv8优化与创新-基于FasterBlock模块的C2f替代方案与性能提升
步入烟尘的博客
01-18 1321
C2f模块的基本结构包含若干层级的卷积块，并通过残差连接实现信息的高效流动，适用于各种分辨率的特征提取。尽管FasterBlock已在性能、效率和参数量上展示了巨大的潜力，但其应用仍有广阔的探索空间。未来，我们将结合更多先进技术，如自监督学习和神经架构搜索（NAS），进一步优化FasterBlock结构，推动目标检测技术迈向新的高度。
YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用FasterBlock二次创新C2f提出一种全新的结构
走向CTO的路上...
07-13 1141
YOLOv8是目前最流行的目标检测算法之一，其主干网络通常采用卷积神经网络（CNN）作为特征提取器。为了进一步提升YOLOv8的性能，可以对CNN结构进行改进，例如采用FasterBlock结构、增加残差连接等。本文介绍了一种利用FasterBlock结构二次创新C2f结构的全新CNN结构，并基于该结构构建了YOLOv8模型，在PASCAL VOC和MS COCO数据集上取得了显著的性能提升。
YOLOV8改进——使用FasterBlock替换C2f中的Bottleneck
qq_62047193的博客
06-27 908
在ultralytics/cfg/datasets/ 下新建data.yaml。召回率有所增高，map值有所增高。
YOLOv8改进 | Conv篇：FasterBlock重构C2f，实现参数量大幅下降70W的创新突破【附保姆级代码】
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C2f模块的基本结构包含若干层级的卷积块，并通过残差连接实现信息的高效流动，适用于各种分辨率的特征提取。尽管FasterBlock已在性能、效率和参数量上展示了巨大的潜力，但其应用仍有广阔的探索空间。未来，我们将结合更多先进技术，如自监督学习和神经架构搜索（NAS），进一步优化FasterBlock结构，推动目标检测技术迈向新的高度。
yolov8改进之FasterBlock
qq_41920323的博客
01-22 995
本文详细介绍了如何使用FasterNet中的FasterBlock替换YOLOv8的C2f中Bottleneck模块，并且使用修改后的yolov8进行目标检测训练与推理。
YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用FasterBlock二次创新C2f提出一种全新的结构（全网独家首发，参数量下降70W）
Snu77的博客
02-14 5366
本文给大家带来的改进机制是利用FasterNet的FasterBlock改进特征提取网络，将其用来改进ResNet网络，其旨在提高计算速度而不牺牲准确性，特别是在视觉任务中。它通过一种称为部分卷积（PConv）的新技术来减少冗余计算和内存访问。这种方法使得FasterNet在多种设备上运行速度比其他网络快得多，同时在各种视觉任务中保持高准确率，同时本文的内容为我独家创新，全网仅此一份。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！​​​​​​。
yolov8改进之Faster_c2f_EMA
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YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用FasterBlock二次创新C3提出一种全新的结构（全网独家首发）
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本文给大家带来的改进机制是利用FasterNet的FasterBlock改进特征提取网络，将其用来改进ResNet网络，其旨在提高计算速度而不牺牲准确性，特别是在视觉任务中。它通过一种称为部分卷积（PConv的新技术来减少冗余计算和内存访问。这种方法使得FasterNet在多种设备上运行速度比其他网络快得多，同时在各种视觉任务中保持高准确率，同时本文的内容为我独家创新，全网仅此一份。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！
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YOLO主流模型改进大杂烩！！！ 目前包含yolov5，yolov7，yolov8模型的众多改进方案，效果因数据集和参数而定，仅供参考。
YOLOv8改进C2f-faster后，中间特征层可视化
最新发布
03-20
### YOLOv8 C2f-Faster 改进后的中间特征层可视化方法 为了实现改进后的YOLOv8模型中的中间特征层可视化，可以采用以下几种常见技术： #### 1. 使用PyTorch Hook机制提取特定层的输出 通过PyTorch框架提供的`register_forward_hook`功能，可以在训练或推理过程中捕获指定层的激活值。以下是具体的实现方式： - 首先加载经过C2f模块替换为FasterBlock的YOLOv8模型[^1]。 - 定位到目标层（即被替换后的FasterBlock部分），并注册一个前向传播钩子函数。 ```python import torch from ultralytics import YOLO def get_activation(name): """用于存储激活值""" activation = {} def hook(model, input, output): activation[name] = output.detach() return hook, activation # 加载自定义配置的YOLOv8模型 model = YOLO('path_to_your_model.pt') # 假设我们想获取名为 'FasterBlock' 的层的输出 hook, activations = get_activation('FasterBlock') for name, layer in model.model.named_modules(): if 'FasterBlock' in name: # 找到对应的FasterBlock层 layer.register_forward_hook(hook) # 输入数据进行推断 input_tensor = torch.randn(1, 3, 640, 640) # 示例输入张量 output = model(input_tensor) # 获取激活值 activation_output = activations['FasterBlock'] print(f"FasterBlock Layer Output Shape: {activation_output.shape}") ``` 上述代码展示了如何定位到FasterBlock层，并将其输出保存下来以便后续分析。 #### 2. 利用TensorBoard或其他工具绘制热力图 一旦获得了感兴趣的中间特征图，就可以利用Matplotlib或者Seaborn库来生成这些特征图的可视化图像。对于更复杂的场景，则推荐使用TensorBoard这样的专用工具来进行多维度的数据展示。 例如，在得到某一层的多个通道响应之后，可以通过下面的方式创建灰度级表示形式： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 提取第一个样本的第一个通道作为例子 feature_map = activation_output[0][0].cpu().numpy() plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.imshow(feature_map, cmap='gray') # 显示单个特征图 plt.axis('off') # 关闭坐标轴显示 plt.show() ``` 如果希望查看整个批次的所有通道效果，则需循环遍历每一个单独的channel，并按网格布局排列成最终效果图表。 另外值得注意的是，由于原生YOLO系列架构已经包含了大量跨尺度融合操作，因此即使只是简单替换了基础组件如这里提到的从C2f变为FasterBlock，也可能显著改变整体信息流路径结构[^2]。所以在实际应用当中可能还需要额外注意不同阶段之间相互作用关系的变化情况。 ---
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