基于GELAN模块的YOLOv8改进-C2f结构替换与轻量化与高效涨点优化研究

最新推荐文章于 2025-04-06 22:27:49 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 GELAN YOLOv8
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基于GELAN模块的YOLOv8改进-C2f结构替换与轻量化与高效涨点优化研究

YOLOv8作为目标检测领域的主流框架，以其速度与精度的平衡备受关注。然而，原始的C2f模块在计算效率与特征提取能力上仍有优化空间。本文引入YOLOv9中的GELAN模块，替换C2f模块，构建两种版本（轻量化与高效涨点），进一步提升性能。此外，本文将提供详细的架构图和代码实现，以帮助读者快速理解并复现。

GELAN模块解析

GELAN的设计思路

GELAN（Grouped Efficient Lightweight Aggregation Network）是YOLOv9的核心模块之一&#x

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【论文阅读笔记】YOLOv12: Attention-Centric Real-Time Object Detectors | 以注意力为中心的实时目标检测器 | 2025/02/18
静谧、淡雅
02-25 87
YOLOv12：以注意力为中心的实时目标检测器
特征融合篇 | YOLOv8 引入通用高效层聚合网络 GELAN | YOLOv9 新模块
YOLOv8项目贡献者
02-27 4257
特征融合篇 | YOLOv8 引入通用高效层聚合网络 GELAN | YOLOv9 新模块
YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用YOLOv9的GELAN模块替换C2f结构（附轻量化版本 + 高效涨点版本 + 结构图）
Snu77的博客
02-23 6251
本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号最新发布的YOLOv9其中提出的GELAN模块来改进YOLOv8中的C2f，GELAN融合了CSPNet和ELAN机制同时其中利用到了RepConv在获取更多有效特征的同时在推理时专用单分支结构从而不影响推理速度，同时本文的内容提供了两种版本一种是参数量更低涨点效果略微弱一些的版本（参数量V8n下降80w，计算量为6.1GFLOPs），另一种是参数量稍多一些但是效果要不参数量低的效果要好一些（均为我个人整理），提供两种版本是为了适配不同需求的读者，具体选择
YOLO架构改进研究-用GELAN模块替代C2f结构的性能分析与实现【附核心实战代码】
一键难忘的博客
12-04 2173
本文详细探讨了在YOLOv8架构中利用YOLOv9的GELAN模块替换C2f结构的改进方法。轻量化版本在资源受限的场景中具有显著的推理效率提升，适用于边缘设备和移动端应用。高效涨点版本则在检测精度上实现了大幅突破，特别适合高精度要求的任务。实验结果显示，GELAN模块相比原C2f模块，在参数量与计算量间取得了更好的平衡，同时提升了检测性能。此外，本文还展示了结构图、训练代码和部署优化方案，为研究者和开发者提供了实践参考。
改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入通用高效层聚合网络 GELAN | YOLOv9 新模块
weixin_39818775的博客
05-18 636
GELAN通过SE模块增强特征表达能力，利用CA模块捕获全局信息，利用SA模块捕获局部信息，并通过FPN模块融合多尺度特征，最终提升模型性能。GELAN是一种通用高效的层聚合网络，可广泛应用于各类视觉任务，并取得了显著的性能提升。GELAN的提出，推动了视觉模型架构设计的创新，为相关领域研究提供了新的思路和方法。未来，GELAN将持续改进，并探索在更多领域中的应用，例如视频理解、医学影像分析等。GELAN已应用于YOLOv9目标检测框架中，并取得了显著的性能提升。
YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用YOLOv9的GELAN模块替换C2f结构
走向CTO的路上...
09-02 639
YOLOv8作为目前最先进的目标检测算法之一，在精度和速度方面取得了显著进步。然而，随着人工智能技术的快速发展，YOLOv8模型也面临着一些新的挑战，例如如何进一步提升模型的鲁棒性，如何在复杂场景下保持较高的精度。为了解决上述挑战，本文提出了一种利用YOLOv9最新的GELAN模块替换C2f结构的方法，该方法可以有效增强模型对特征信息的提取能力，提升模型的鲁棒性和精度。GELAN模块是一种改进的特征提取结构，可以有效增强YOLOv8模型的鲁棒性和精度。
目标检测-YOLOv9之GELAN泛化高效层聚合网络
张飞飞的博客
04-22 4424
GELAN的设计考虑了实时应用的需求，旨在实现高精度的同时保持网络的轻量化和高速度。此外，GELAN的架构也为YOLOv9的PGI（可编程梯度信息）模块提供了支持，PGI模块通过辅助可逆分支和多级辅助监督进一步提升了网络的训练效率和检测性能。：该模块由一个2x2的池化层和一个3x3的卷积层组成，用于实现特征图的下采样，即降低特征图的空间分辨率，同时增加通道数，有助于提取多尺度的特征。：GELAN的设计注重减少计算量和参数数量，同时保持检测性能，使其适合在资源受限的设备上运行。
YOLOv10改进 | Conv篇 | 利用YOLOv9的GELAN模块替换C2f结构（附轻量化版本 + 高效涨点版本 + 结构图）
Snu77的博客
07-11 1509
本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号最新发布的YOLOv9其中提出的GELAN模块来改进YOLOv10中的C2f，GELAN融合了CSPNet和ELAN机制同时其中利用到了RepConv在获取更多有效特征的同时在推理时专用单分支结构从而不影响推理速度，同时本文的内容提供了两种版本一种是参数量更低涨点效果略微弱一些的版本（参数量V8n下降80w，计算量为6.1GFLOPs），另一种是参数量稍多一些但是效果要不参数量低的效果要好一些（均为我个人整理），提供两种版本是为了适配不同需
YOLOv11改进 | Conv/卷积篇 | 利用2024最新YOLOv9的GELAN模块替换C3k2结构（附轻量化版本 + 高效涨点版本 + 结构图
Snu77的博客
11-05 1493
本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号发布的YOLOv9其中提出的GELAN模块来改进YOLOv10中的C2f。
【YOLOv9论文翻译】YOLOv9：使用可编程梯度信息学习想要学习的内容
linghu8812的博客
02-26 365
今天的深度学习方法侧重于如何设计最合适的目标函数，使模型的预测结果最接近实际情况。同时，必须设计一种适当的架构，该架构可以促进获取足够的信息用于预测。现有的方法忽略了一个事实，即当输入数据经过逐层特征提取和空间变换时，会丢失大量信息。本文将深入研究数据通过深度网络传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI可以为目标任务提供完整的输入信息来计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息来更新网络权重。
YOLOv9目标识别——详细记录训练环境配置与训练自己的数据集
知来者逆的博客
03-14 7352
从Yolov9的算法解读和之前模型对比到详细记录模型训练与推理的过程
YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用YOLOv9的GELAN模块替换C3结构（附轻量化版本 + 高效涨点版本 + 结构图）
Snu77的博客
02-23 1827
本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号最新发布的YOLOv9其中提出的GELAN模块来改进YOLOv5中的C3，GELAN融合了CSPNet和ELAN机制同时其中利用到了RepConv在获取更多有效特征的同时在推理时专用单分支结构从而不影响推理速度，同时本文的内容提供了两种版本一种是参数量更低涨点效果略微弱一些的版本（参数量V5n下降25w，计算量为3.6GFLOPs），另一种是参数量稍多一些但是效果要不参数量低的效果要好一些（均为我个人整理），提供两种版本是为了适配不同需求的读者，具体选择那
YOLOv9来了！实时目标检测新SOTA
weixin_45866058的博客
02-26 1076
它可以用来获得完整的信息，使从头开始训练的模型比使用大数据集预训练的最先进的模型获得更好的结果，比较结果如图1所示。它可以用来获取完整的信息，从而使从头开始训练的模型能够比使用大型数据集预训练的最先进的模型获得更好的结果。图5.最先进的实时目标检测器的比较。（a） 路径聚合网络 （PAN）） [37]， （b） 可逆列（修订版）[3]，（c）传统的深度监督，以及（d）我们提出的可编程梯度信息（PGI）。GELAN的架构：（a）CSPNet [64]，（b） ELAN [65]，（c）提议的GELAN。
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_如何在网络结构中添加注意力机制、c2f
2401_85123508的博客
06-11 1686
独家创新篇 | 利用轻量化PartialConv提出一种全新的结构CSPPC (参数量下降约100W)]( )：YOLOv8改进 | 独家创新篇 | 利用轻量化PartialConv提出一种全新的结构CSPPC (参数量下降约100W)")**
集智书童 | YOLOv9开源 | 架构图&模块改进&正负样本匹配&损失函数解读，5分钟即可理解YOLOv9，建议收藏！
csdn_xmj的博客
02-26 2203
通过以下几个方面：架构图&模块改进&正负样本匹配&损失函数解读，5分钟即可理解YOLOv9，建议收藏！
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“
最新发布
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。
Yolov8n-Pose
04-03
YOLOv8n-Pose 是一种轻量级的关键点检测模型，基于 Ultralytics 的 YOLOv8 架构设计。它通过引入一些先进的技术来提升性能和效率，例如 ADown 下采样模块[^1]、部分自注意力（PSA）模块[^2] 和广义高效层聚合网络...
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