YOLOv8改进-基于SOATA轻量化下采样操作ADown的设计与优化

于 2025-01-21 18:45:00 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 目标跟踪 人工智能 YOLOv8
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YOLOv8改进-基于SOATA轻量化下采样操作ADown的设计与优化

在YOLOv8的改进过程中，如何有效地减小模型的参数量，提高运行速度，同时保持或提升其精度，成为了研究者和开发者关注的重点。本文将介绍YOLOv8的一项重要改进：全新的SOATA轻量化下采样操作ADown。该操作通过优化传统卷积的下采样步骤，减少了模型的参数量，提升了计算效率，特别适用于实时目标检测任务。我们将详细解析ADown的原理，并通过手撕结构图展示其设计思路和实现细节，同时给出具体的代码实现和实验结果。

1. 引言

YOLO系列（You Only Look Once）是当前最为流行的目标检测算法之一，它通过一系列创新的卷积结构和训练技巧&#

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YOLOv8网络轻量化改进原创思路及代码，结合CVPR最新Idea
crasher123的博客
08-06 3772
近年来，轻量化目标检测一直是计算机视觉领域的研究热点。在CVPR 2023会议上，许多研究者提出了一些有效的方法来改进YOLOv8目标检测的精度和效率。结合这些最新成果，我们可以从以下几个方面来进行改进。首先，我们可以考虑使用更紧凑的网络结构来减少模型的参数数量和计算量；其次，我们可以引入一些注意力机制来提升模型对重要区域的关注程度；最后，我们可以通过增强数据增强策略和使用更先进的训练技巧来提升模型的准确性。下面将详细介绍这些改进思路以及对应的网络修改代码。
YOLOv8改进策略【独家融合改进】| 模型轻量化二次改进：StarNet + FreqFusion，极限降参，适用专栏内所有轻量化模型
最新发布
Limiiiing的博客
02-27 270
FreqFusion是一种旨在解决密集图像预测任务中特征融合问题。
YOLOv8改进下采样ADown（YOLOv9下采样）
love_su_hang的博客
03-18 1188
【代码】YOLOv8改进下采样ADown（YOLOv9下采样）
【YOLOv8改进】ADown：轻量化下采样操作
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
07-22 1699
当今的深度学习方法主要集中在如何设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时，还需要设计一种合适的架构，以便获取足够的信息进行预测。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。本文将深入探讨数据通过深度网络时的数据丢失这一重要问题，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重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，以计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息来更新网络权重。
爆改YOLOv8|利用yolov9的ADown改进卷积Conv-轻量化
weixin_43986124的博客
09-10 1639
yolov8改进，yolov9,ADwon,下采样
基于SOATA机制的轻量化下采样操作ADown在YOLOv8中的应用与优化【附核心实战代码】
一键难忘的博客
12-08 2773
ADown操作作为YOLOv8中的一项重要创新，成功地实现了卷积下采样的轻量化和自适应调整。通过结合SOATA机制，ADown不仅显著减少了模型的参数量，还提升了目标检测的精度和推理速度。在未来，ADown操作有望进一步扩展到其他领域，并与更多的网络结构和任务需求相结合，推动YOLOv8的性能优化和应用发展。
YOLOv8独家原创改进：下采样创新篇 | 新颖的下采样ADown | YOLOv9
03-05 1384
新颖的下采样ADown来自于YOLOv9，助力YOLOv8，将ADown添加在backbone和head处，提供多个yaml改进方法
番外篇 | YOLOv8改进之引入YOLOv9的ADown模块 | 替换YOLOv8卷积
突然好想你
04-10 1915
YOLOv9是一种目标检测算法，而ADown模块是YOLOv9中的一个重要组成部分。ADown模块主要用于特征提取和下采样操作，以便在后续的检测任务中更好地捕捉目标的特征。🌈
YOLOv8优化策略：下采样涨点篇 |引入YOLOv9的下采样ADown
会AI的学姐
03-09 1020
YOLOv9的下采样ADown助力YOLOv8
YOLOv8改进 | Conv篇 | 全新的SOATA轻量化下采样操作ADown（参数量下降百分之二十，附手撕结构图）
Snu77的博客
02-25 6423
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ADown模块来改进我们的Conv模块，其中YOLOv9针对于这个模块并没有介绍，只是在其项目文件中用到了，我将其整理出来用于我们的YOLOv8的项目，经过实验我发现该卷积模块（作为下采样模块）首先可以大幅度降低参数值，其次其精度上也有很高的提升，同时本文的内容目前网络上并无其它人总结（也是最新发布的，可以说BUff是集满了）大家可以尝试以下在自己数据集上的效果。
【RT-DETR有效改进】全新的SOATA轻量化下采样操作ADown（轻量又涨点，附手撕结构图）
Snu77的博客
03-05 3384
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ADown模块来改进我们的Conv模块，其中YOLOv9针对于这个模块并没有介绍，只是在其项目文件中用到了，我将其整理出来用于我们的YOLOv8的项目，经过实验我发现该卷积模块（作为下采样模块）首先可以大幅度降低参数值，其次其精度上也有很高的提升，同时本文的内容目前网络上并无其它人总结（也是最新发布的，可以说BUff是集满了）大家可以尝试以下在自己数据集上的效果。
YOLOv8: SOATA轻量化下采样
走向CTO的路上...
08-19 853
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，例如如何进一步降低模型的计算量，如何在保证精度的前提下提高模型的速度。为了解决上述挑战，本文提出了一种全新的SOATA轻量化下采样操作ADown，该操作可以有效降低模型的参数量和计算量，同时保持较高的精度。ADown操作是一种全新的SOATA轻量化下采样操作，该操作可以有效降低模型的参数量和计算量，同时保持较高的精度。
如何从轻量化角度改进YOLOv8？
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jsnuchao的博客
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改进YOLOv8：压缩、优化、结合新技术，提高精度。
YOLOv8改进（一）-- 轻量化模型ShuffleNetV2
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YOLOv8；ShuffleNetV2
YOLOv8来啦 | 详解YOLOv8改进！YOLOv5官方出品，必卷！
CV_Autobot的博客
01-10 4685
作者|小书童 编辑| 集智书童点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【目标检测】技术交流群后台回复【2D检测综述】获取鱼眼检测、实时检测、通用2D检测等近5年内所有综述！回顾一下YOLOv5，不然没机会了这里粗略回顾一下，这里直接提供YOLOv5的整理的结构图吧：Backbone：CSPDarkNet结构，主要结构思想的体现在C3模块，这里...
目标检测-yolov9之ADown降采样模块
张飞飞的博客
04-21 1万+
YOLOv9中的ADown模块是一种用于目标检测任务中的下采样操作的卷积块。在深度学习模型中，下采样（downsampling）是减少特征图空间维度（即宽度和高度）的过程，同时可能增加通道数以捕获更高层次的特征表示。实测在YOLOv8中有提点。
YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用DualConv二次创新C2f提出一种轻量化结构（轻量化创新）
Snu77的博客
01-26 6763
本文给大家带来的改进机制是利用DualConv改进C2f提出一种轻量化的C2f，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。我们将其用于C2f的创新上能够大幅度的降低参数，还能够提升精度。在开始之前给大家推荐一下我的专栏，
改进YOLOv8：结合轻量化骨干，华为顶刊IJCV2022：G-GhostNet！
qq_44224801的博客
09-04 2851
这篇论文讨论了如何为具有有限内存和计算资源的异构设备（如CPU和GPU）设计高效的神经网络。作者提出了两个模块，C-Ghost和G-Ghost，以利用特征图中的冗余并使用廉价操作生成更多特征。C-Ghost模块是为类似CPU的设备设计的，可以轻松地集成到现有的卷积神经网络中。C-Ghost模块的设计思路是，通过在特征图中引入一些“幽灵”（Ghost）特征，即通过廉价的操作（如线性变换）生成的特征，来增加特征图的数量，从而提高网络的表达能力。
Yolov8轻量级：改进的VanillaNet引领新一代计算机视觉技术
IlgCrystal的博客
09-22 556
他们推出了一种名为Yolov8轻量级的计算机视觉模型，该模型采用了全新的VanillaNet视觉Backbone架构，以实现更强大、更高效的目标检测和图像识别能力。这种模块化的设计使得网络更容易训练和优化，并且可以根据具体任务的需求进行灵活的调整。Yolov8轻量级模型的核心是VanillaNet视觉Backbone，它是一种经过改进的卷积神经网络架构，具备出色的性能和高效的计算能力。不过，你可以参考开源的目标检测和图像识别库，如YOLOv5、Detectron2等，以获取更详细的实现细节和示例代码。
yolov9 Adown
01-09
### YOLOv9 Adown 实现方式 YOLOv9 的 Adown 组件作为网络架构中的一个重要部分，旨在提升特征提取效率和准确性。Adown 结构通过引入自适应下采样机制来优化多尺度目标检测性能[^1]。 #### 自适应下采样的工作原理 Adown 层采用动态调整的方式，在不同层次上应用不同的下采样比例。这种灵活性使得模型能够更好地捕捉图像中大小各异的目标物体。具体来说： - **输入处理**：接收来自前一层的特征图； - **通道分割**：将特征图按通道分为若干组； - **独立卷积**：每组分别经过特定步长的卷积操作完成降维； - **融合输出**：最终各分支的结果被重新组合成单一输出供后续层继续加工。 ```python import torch.nn as nn class AdaptiveDownsample(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, scale_factors=(2, 4)): super(AdaptiveDownsample, self).__init__() layers = [] for factor in scale_factors: conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels//len(scale_factors), kernel_size=3, stride=factor, padding=1) layers.append(conv_layer) self.branches = nn.ModuleList(layers) def forward(self, x): outputs = [branch(x) for branch in self.branches] return torch.cat(outputs, dim=1) ``` 此代码片段展示了如何构建一个简单的 `AdaptiveDownsample` 类，它接受多个缩放因子并据此创建相应数量的分支路径来进行不同程度的空间压缩。 对于希望深入了解或实际部署该组件的技术人员而言，建议查阅官方提供的详细说明文档以及相关论文资料以获取更多指导信息。
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