YOLOv8分割任务增强融合SDI与ASF-YOLO的新型特征金字塔网络

最新推荐文章于 2025-04-06 23:35:33 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 双向深度细化 YOLOv8 ASF
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YOLOv8分割任务增强融合SDI与ASF-YOLO的新型特征金字塔网络

在计算机视觉领域，YOLOv8以其出色的实时性能和精度成为了目标检测和分割的主流框架之一。本文将通过结合**SDI（Selective Dual Integration）和ASF-YOLO（Adaptive Scale Fusion-YOLO）**技术，设计一种全新的特征金字塔网络（FPN），从而进一步提升分割任务的效果。该改进以优化特征融合为核心，能显著提高分割任务的性能，特别是在细粒度目标的检测上。

1. 引言

1.1 背景

目标检测网络的性能在很大程度上依赖于特征金字塔网络（FPN

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YOLOv8改进，YOLOv8引入U-Netv2分割网络中SDI信息融合模块，助力小目标检测
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
12-06 320
SDI模块的主要目的是将图像的高层语义信息和低层细节信息进行融合，有助于改善图像分割的效果。
YOLOv8改进 | 基于SDI多层次特征融合模块的高效分割涨点方案【附保姆级代码】
一键难忘的博客
10-20 2489
随着目标检测与分割技术的进步，YOLO系列模型逐渐成为工业界和学术界的标准工具。然而，在分割任务中，YOLOv8面临着一些挑战，尤其是如何有效利用浅层和深层特征进行精确分割。UNetv2架构中的多层次特征融合在医学图像分割中展现出强大性能，因此我们借鉴UNetv2的思想，提出了一种SDI多层次特征融合模块，用于优化YOLOv8的分割效果。
【YOLOv8创新升级1】：特征金字塔网络 BiFPN与YOLOv8相结合 （代码实现）
qq_42322398的博客
11-01 1799
Bi-directional Feature Pyramid Network（BIFPN）是一种用于多尺度目标检测的高效特征金字塔网络架构。BIFPN通过引入双向特征融合机制，增强了不同层次特征之间的信息交流，显著提高了网络对多尺度物体的识别能力。该架构利用底向上的路径传递高分辨率特征，同时通过顶向下的路径增强低分辨率特征，从而实现高效的信息融合。BIFPN的设计不仅提高了特征的表达能力，还减少了计算成本和模型复杂度。
YOLOv8模型结构详解
weixin_52603404的博客
03-05 1958
负责特征提取。进行特征融合，提高检测能力。负责最终的目标分类和回归。采用更高效的特征提取模块C2f（CSP2X）。采用BiFPN（双向特征金字塔网络）增强不同尺度的特征融合。采用FCOS风格的检测方法，提高了小目标检测性能。本文详细解析了YOLOv8的模型结构，包括Backbone（特征提取）、Neck（特征融合）和Head（最终检测）部分。YOLOv8的优化点包括C2f模块、BiFPN特征融合以及Anchor-Free检测头，使其在精度和速度上相较于前代模型有了显著提升。
YOLOv8改进003：Neck 添加双向特征金字塔网络 BiFPN + 添加小目标检测头（小目标检测大量涨点）
m0_46496775的博客
08-06 4629
YOLOv8 目标检测算法改进之 Neck 添加双向特征金字塔网络 BiFPN 并结合《YOLOv8改进002：添加小目标检测头（小目标检测大量涨点）》一起改进，实现小目标检测大幅度涨点。
YOLOv8改进 | 结合SDI与ASF的高效特征金字塔网络设计与应用（附代码与详细教程）
一键难忘的博客
11-20 4366
本文提出了基于SDI（双向深度细化）和ASF（自适应特征融合）的全新特征金字塔网络（SDI-ASF-FPN），旨在提升YOLOv8在分割任务中的表现。模块创新性：SDI模块通过细化低层特征增强小目标的检测能力，ASF模块利用动态权重分配优化特征融合。两者结合显著改善了特征金字塔的表达能力。性能全面提升：在分割任务中，改进网络在多项指标上超越Baseline模型，尤其是在小目标分割和复杂场景中表现出色，分割mAP提高了3.4个百分点。计算效率优化。
YOLOv11改进 | Neck篇 | 双向特征金字塔网络BiFPN助力YOLOv11有效涨点
Snu77的博客
10-13 4642
本文给大家带来的改进机制是BiFPN双向特征金字塔网络，其是一种特征融合层的结构，也就是我们本文改进YOLOv11模型中的Neck部分，它的主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度。本文给大家带来的结构可以让大家自行调节网络结构大小，同时能够达到一定的轻量化效果，为什么发BiFPN呢因为它算是YOLO系列改进中的常青树了，大家可以借鉴它的双向特征思想来创新自己的Neck结构本文的BiFPN通过yaml文件配置可以让大家自行调配其结构。
YOLOv8改进 | Neck篇 | 结合SDI和ASF-YOLO形成全新的特征金字塔网络（分割高效涨点）
Snu77的博客
02-18 5054
本文给大家带来的改进机制是利用多层次特征融合模块（SDI）配上经典的加权双向特征金字塔网络ASF-YOLO的Neck形成一种全新的Neck网络结构，从而达到二次创新的效果，其中（SDI）模块的主要思想是通过整合编码器生成的层级特征图来增强图像中的语义信息和细节信息。ASF-YOLO（发布于2023.12月份的最新机制）其是特别设计用于细胞实例分割。这个模型通过结合空间和尺度特征，提高了在处理细胞图像时的准确性和速度。
YOLOv11改进 | Neck篇 | 结合SDI和ASF-YOLO形成全新的特征融合网络网络（分割高效涨点，二次创新）
Snu77的博客
11-13 2125
本文给大家带来的改进机制是利用多层次特征融合模块（SDI）配上经典的加权双向特征金字塔网络ASF-YOLO的Neck形成一种全新的Neck网络结构，从而达到二次创新的效果，其中（SDI）模块的主要思想是通过整合编码器生成的层级特征图来增强图像中的语义信息和细节信息。ASF-YOLO（发布于2023.12月份的最新机制）其是特别设计用于细胞实例分割。这个模型通过结合空间和尺度特征，提高了在处理细胞图像时的准确性和速度。在实验中，ASF-YOLO。
YOLOv8详解：从零开始理解目标检测
Warmer_Sweeter
11-16 1799
点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号YOLOv8，即广泛使用的目标检测算法You Only Look Once（YOLO）的第八次迭代，以其速度、准确性和效率而闻名。然而，理解其架构可能具有挑战性，尤其是对于初学者。在本文中，我们将分解驱动YOLOv8的关键组件，从卷积神经网络和残差块等基本概念开始，逐步过渡到特征金字塔网络和CSPDarknet53等高级结构。最后，你将清楚地理解这些...
YOLOv11实战电力设备缺陷检测
weixin_40280870的博客
04-06 407
本文采用YOLOv11作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv11以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对电力设备缺陷数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的电力设备缺陷图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取电力设备缺陷的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结果。本研究不仅提高了电力设备缺陷识别的自动化水平，还为电力设备缺陷系统的构建提供了有力支持
使用YoloV5和Mediapipe实现——上课玩手机检测（附完整源码）
WenJGo的博客
04-03 1494
人人都可以实现的人工智能代码，学生党的噩梦，使用手机检测！！！
YOLO V8中的​“中心点邻近区域 + 动态IoU匹配“
thequitesunshine007的博客
04-06 422
它是联合优化正样本分配的策略，旨在更精准地匹配预测框与真实目标的位置关系。
YOLOv12 训练实战，train.py 常用参数介绍
最新发布
darcsdn
04-06 143
前几期的视频介绍了数据标注、数据集准备以及yolov12的环境准备，今天开始训练。指定使用哪个gpu，也可以同时用多个，比如'0,1,2'，就是用三块gpu。指定data.yaml文件路径，前面视频创建的yaml文件。YOLOv12 训练实战，train.py 常用参数介绍。出现训练中断，如果想要继续，将resume改成True。首先创建训练脚本，完整代码如下。如果内存炸了，就把这个降低。
使用RKNN进行yolo11-cls部署
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
04-01 158
实现方式：通常对 YOLO 系列的骨干网络（Backbone）进行微调，去除原模型中用于检测边界框的头部（Head）部分，添加适用于分类任务的全连接层或全局平均池化层等，将输出调整为对应分类类别的概率分布。例如，在 YOLOv8 中就包含了分类模型，它基于其强大的骨干网络，通过简单的结构调整，能够高效地完成图像分类任务。YOLO（You Only Look Once）是一系列高效的目标检测算法，其核心思想是将目标检测任务转化为一个回归问题，通过单个神经网络直接在图像上预测边界框和类别概率。
【解决Ultralytics YOLO 训练与验证精度不一致的问题】
云卷云舒___________的博客
04-02 259
Ultralytics YOLO训练结束时的验证与单独验证mAP指标未对齐，本文探讨了 batch 和 half 参数对其影响，并通过实验验证：保持 batch 与 half 参数一致可有效对齐训练与验证指标，从而提升模型评估的可靠性。
cmake的onnxruntime使用（YOLOv8上演示）
weixin_45303602的博客
04-02 277
关于编译，可以借助vs2022或其他版本编译，或者下载到本地编译。
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