关于yolov8的一些理解

原创 已于 2023-04-24 08:26:56 修改 · 4.5k 阅读 · 31 ·
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#YOLO #计算机视觉 #深度学习

于 2023-04-21 16:27:21 首次发布
YOLOv8是ultralytics在2023年开源的更新，提供SOTA目标检测技术。它引入了C2F和SPPF模块，采用Anchor-Free，动态正样本分配策略TaskAlignedAssigner，并使用Distribution Focal Loss。文章详细探讨了这些创新点及其在网络结构、损失函数和正样本匹配策略上的应用。

文章目录

1.前言

YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年 1月 10 号开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本。是一款强大、灵活的目标检测和图像分割工具，它提供了最新的 SOTA 技术。
在这里插入图片描述
Github: yolov8

2.创新点及工作

  1. 提供了一个全新的SOTA模型。基于缩放系数也提供了N/S/M/L/X不同尺度的模型，以满足不同部署平台和应用场景的需求；
  2. 网络结构上引入C2F和SPPF模块，并对不同尺度的模型进行了精心微调，提升网络特征提取能力及模型性能的同时，平衡模型的推理速度；
  3. 采用Anchor-Free代替Anchor-Based，对网络输出头进行解耦，分离类别预测和目标框的回归，同时去掉置信度分支；
  4. 采用TaskAlignedAssigner 动态正样本分配策略，提高样本的生成质量
  5. 引入了 Distribution Focal Loss用于目标框的回归。

3. 网络结构

在这里插入图片描述

3.1 BackBone

3.1.1 C2F

网络结构优化的一种方法：替换基本组件；

  • 参考了YOLOv5的C3模块以及YOLOv7的ELAN的模块进行的设计，让YOLOv8可以在保证轻量化的同时，通过引入更多的分支跨层连接可以获得更加丰富的梯度流信息。
  • 相较于YOLOv7的ELAN模块的设计，C2F模块在输入/输出通道上没有做什么额外工作，在一定程度并不太符合ShuffleNet的一些设计准则：要想使卷积推理速度达到最快，输入通道应与输出通道保持一致。
  • C2F模块中存在 Split 等操作对特定硬件部署没有之前那么友好了
    在这里插入图片描述

3.1.2 结构微调

对不同尺度模型调整了通道数和模型的深度，属于对模型结构精心微调，不再是无脑一套参数应用所有模型，综合考虑模型的精度和推理速度
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  • Yolov5中C3模块的堆叠遵循着3/6/9/3的配置，而在YOLOv8中，C2F的配置则是3/6/6/3的配置，其中的9被减小到了6，以压缩模型的规模
  • 对于较轻量的YOLOv8-N和YOLOv8-S，基本通道数遵循128->256->512->1024的变化规律，即乘以各自的width参数即可。 但是，对于较大的M/L/X，最后的1024则分别变成了768，512和512，如上图红框所示，C5尺度的通道数是有变化的。相当于加入一个参数ratio，简记r，基础通道数为512，那么从YOLOv8-N到YOLOv8-X，就一共有width(w)、depth(d)和ratio® 三组可调控的参数：
    在这里插入图片描述
  • 这种人为调控参数的目的在于提升模型精度的同时，控制计算量的大小，以实现和其它算法相比，达到SOTA效果；但这种强行调整的方式，人为雕琢的痕迹过重，网络结构的调整没有那么”优雅”。

3.1.2 SPPF

对比spp，将简单的并行max pooling 改为串行+并行的方式。对比如下（左边是SPP，右边是SPPF）
在这里插入图片描述

3.2 Neck

NECK部分和yolov5结构基本一致，区别主要有两点

  • C3模块更换为C2F模块
  • 去掉了上采样前用于降维的 1×1 卷积。
    在这里插入图片描述

3.3 Head

  • Anchor_base 调整为 Anchor_free
    • 个人认为anchor box在一定程度上能够起到先验的作用，但其尺寸一般基于数据集统计分析得到，在一定程度上依赖于数据集本身的分布；
    • 同时anchor的引入会带来额外的参数量，整体来说anchor_free还是较为简单明了；
  • 参考yolox操作，对预测结果进行解耦 ：单独分支预测分类和定位
  • 去掉了置信度分支
  • 回归的内容是ltrb四个值（距离匹配到的anchor点的距离值），这里的regmax在后面进行解释
    在这里插入图片描述
  • 需要注意的是解耦头的类别分支和回归分支的通道数可能是不相等的，YOLOv8认为二者表征了两种不同的特征，应该不一样。因此，对于类别分支，YOLOv8将其通道数设置为 c c l s = m a x ( c 0 3 , N C ) c_{cls} = max(c_0^3,N_C) ccls
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轻量级网络结构的目标检测算法——Yolov8介绍
Littro Innovations
12-04 3586
同时，Yolov8还采用了级联和金字塔的思想以及多尺度特征融合等技术，进一步提高了算法的性能。此外，Yolov8还采用了级联和金字塔的思想，使算法能够处理不同大小的目标。而Yolov8的双路径预测方式可以更好地适应不同大小的目标。相比之下，早期的Yolo算法采用了较重的网络结构，如Darknet等，导致运行速度较慢。同时，Yolov8还采用了级联和金字塔的思想，能够处理不同大小的目标，进一步提高了算法的效率。Yolov8算法采用了新的损失函数和紧密连接的网络结构，使得它在目标检测准确性上有所提高。
一文了解YOLOv8（附带各种任务详细说明链接）：计算机视觉领域的新星
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在快速发展的计算机视觉领域，目标检测技术一直是研究和应用的热点。它在许多实际场景中扮演着至关重要的角色，从智能监控系统到自动驾驶汽车，再到医疗影像分析。在众多目标检测模型中，YOLO（You Only Look Once）系列因其出色的速度和准确率而备受关注。而最新的YOLOv8，不仅在性能上超越了其前代版本，还引入了一系列创新技术，为整个领域带来了新的突破。YOLOv8继承了YOLO系列的快速、准确的特点，同时引入了更高效的架构和算法优化。
yolov6 TaskAlignedAssigner Task aligned 标签分配策略
qq_64693987的博客
05-15 3991
主要是三个方法：self.get_pos_mask、select_highest_overlaps和self.get_targets，最后返回target_labels（每个格子对应的标签）, target_bboxes（每个格子对应的真实框，没有就用第一个替代，后面会使用mask去除）, target_scores（每个格子对应类别的分数）, fg_mask.bool()（正样本的mask）例如第一行 0,0,0,0,0,2,...,5,0,0,0,1,..,0,0,0;
YOLOv8详解:损失函数、Anchor-Free、样本分配策略；以及与v5的对比
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v8的损失函数、Anchor-Free、样本分配策略介绍，以及和v5的对比
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YOLOv8目标检测算法详解
培根芝士的专栏
06-27 5046
YOLOv8是Ultralytics公司最新推出的Yolo系列目标检测算法，建立在Yolo系列历史版本的基础上，并引入了新的功能和改进点，以进一步提升性能和灵活性。它是实现目标检测、图像分割、姿态估计等任务的最佳选择之一。YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，其核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一次前向传播过程即可完成目标的位置和类别预测。它继承了YOLO系列算法的优点，如速度快、实时性好等，并在准确性和泛化能力上进行了进一步的提升。
介绍一下YOLOv8
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02-12 2160
YOLOv8是一种目标检测算法，是YOLO(You Only Look Once)系列算法的最新版本。它使用单次预测框架对图像中的对象进行定位和分类。这种方法可以检测多个对象，并且速度更快，准确率更高。YOLOv8通过使用更高级的卷积神经网络模型以及先进的训练方法来提高性能。此外，它还支持更多的类别，并且可以在更小的目标上检测更详细的信息。 ...
YOLOV8介绍
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03-01 7881
有具体部署和训练实现代码（有非常好的参考和启示价值）
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Yolov8-yolov8
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Yolo（You Only Look Once）是一个广受欢迎的实时对象检测系统，它的最新版本为Yolov8。Yolov8相较于前一代版本，可能在速度、准确度和易用性上有显著改进。ROS（Robot Operating System）是一个用于机器人软件开发...
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这个压缩包“yolov8视觉学习yolov8-master.zip”显然包含了关于YOLOv8的学习资料和源代码，让我们一起深入探讨YOLOv8的精髓。 YOLOv8的设计理念是基于前一代的YOLOv3和YOLOv4，这两者都引入了显著的改进，如锚框...
Yolov8数据处理器-yolov8数据集资源
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用户可以通过Yolov8数据处理器，将图像数据转化为模型能够理解和学习的格式。这包括对图像进行加载、标注、转换和保存等操作。数据处理器的界面设计简洁直观，即使是没有深厚背景知识的用户也能够轻松上手操作。 在...
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08-04
如果是在深度学习和计算机视觉领域进行研究或开发，这些文件对于理解和应用YOLOv8n模型至关重要。开发者可以通过这些文件快速搭建起目标检测系统，并在自己的数据集上进行训练和测试，从而实现对特定场景下物体的...
YOLOv8 简介
qq50031185的专栏
03-15 9307
YOLOv8 继承了前代模型的优点，并在此基础上进行了多项改进，包括更复杂的网络架构、更优化的训练流程和更强大的特征提取能力。YOLOv8 作为目前最先进的对象检测模型之一，其强大的性能和实时检测能力在许多应用场景中都有着广泛的应用前景。高准确度: 通过更深更复杂的网络结构和改进的训练技巧，YOLOv8 在保持高速度的同时，也大幅提高了检测的准确度。更强的特征提取器: YOLOv8 使用了更先进的特征提取网络，这有助于从图像中提取出更丰富、更有区分度的特征。YOLOv8 的特点。
YOLOv8模型讲解
qq_40553788的博客
05-14 1万+
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 深度详解！一文看懂，快速上手
爱编程的鱼的博客
06-02 1833
提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于YOLACT的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数，属于对模型结构精心微调，不再是无脑一套参数应用所有模型，大幅提升了模型性能。
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摘要： YOLOv8是Ultralytics公司推出的目标检测新版本，在YOLOv5基础上进行多项改进：采用C2F模块轻量化Backbone、优化PAN-FPN结构、使用解耦头设计、引入Anchor-Free机制，并改进损失函数（VFL分类损失+DFL回归损失）。模型提供从n到x五种规格，在COCO数据集上mAP和参数量均有所提升。文章详细解析了C2F模块结构、损失函数原理及头部设计变化，并提供了COCO数据集训练和自定义数据集（Labelme格式）的完整实践流程
YOLOv8详解 【网络结构+代码+实操】
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YOLOv8 算法的核心特性和改动可以归结为如下：提供了一个全新的 SOTA 模型，包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求Backbone骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的C3结构换成了梯度流更丰富的C2f结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数。
关于YOLOv8算法的相关知识
06-04
<think>首先，理解用户的问题：用户想了解YOLOv8算法的相关知识，包括原理、实现方式或应用场景。具体内容包括原理、实现和应用场景。我手上有一些参考引用：-引用[1]：提到YOLOv8主要参考了YOLOX、YOLOv6、YOLOv7和PPYOLOE等算法，本身创新点不多，偏向工程实践，主推ultralytics框架。-引用[2]：解释了YOLO算法的核心思想，即用单个CNN实时预测目标的位置与类别，是端到端的检测方法。-引用[3]：讨论了YOLOv5的改进点，包括提升检测性能的方法，虽然创新性不突出，但实用性强。系统级指令：-所有行内数学表达式用`$...$`格式。-独立公式用`$$...$$`格式并单独成段。-LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问题。-回答中引用的段落末尾添加引用标识，如[^1]。在回答结束时，生成相关问题，类似示例中的"§§相关问题§§"部分。用户上一次的问题：用户说“我想了解YOLOv8算法的相关知识，可能包括原理、实现方式或应用场景”。所以，我的回答应该覆盖原理、实现和应用场景。结构回答：-既然用户要求了原理、实现和应用场景，我应该结构化回答：1.原理部分2.实现部分3.应用场景部分-需要确保内容真实可靠。基于引用：-原理：YOLO算法的核心是单个CNN端到端检测。-YOLOv8：基于之前的YOLO版本，特别是参考了YOLOX、YOLOv7等。-应用：目标检测，如自动驾驶场景（引用[2]提到）。添加引用标识：-当我使用或参考特定内容时，在句末添加像[^1]的标识。-例如，如果我说YOLOv8偏向工程实践，就加上[^1]。生成相关问题：-在回答结束时，类似示例，有"§§相关问题§§"，然后列出几个相关的问题。-问题应该基于YOLOv8，激发用户进一步学习。使用LaTeX：-如果有数学表达式需要用`$...$`或`$$...$$`。-在目标检测或YOLO算法中，可能涉及公式如IOU计算、损失函数等。-例如，提到YOLO回归预测坐标时，可以用内联格式。可能的数学部分：-YOLO算法中，预测边界框的坐标：比如$x,y,w,h$。-IOU（IntersectionoverUnion）：$\text{IOU}=\frac{\text{intersection}}{\text{union}}$-在原理描述中，如果需要公式，使用LaTeX。完整结构：1.介绍YOLOv8：简要介绍是什么。2.原理：解释YOLO的核心思想，应用到YOLOv8上。3.实现：讨论如何实现，包括ultralytics框架（根据引用[1]）。4.应用场景：提供一些实际应用例子。5.相关问题：生成相关问题。基于引用总结关键点：-引用[1]：YOLOv8偏向实践，创新不多，基于前代算法。-引用[2]：YOLO是端到端检测，速度快。-引用[3]：类似于YOLOv5，提升性能的实用方法。添加引用：-例如："YOLOv8主要参考了最近提出的算法如YOLOX、YOLOv7等，创新点不多但工程实践强[^1]。"生成相关问题：-例如：1.YOLOv8的性能如何优化？2.与其他版本如YOLOv5相比有什么优势？3.在实时系统中如何部署YOLOv8？确保回答真实可靠：由于我是AI，应基于一般知识。引用是辅助，但不能编造。现在，用中文写回答。</think> ### YOLOv8算法详解 YOLO（You Only Look Once）系列算法是基于深度学习的实时目标检测框架，而 YOLOv8 作为最新版本之一，专注于工程实践和性能优化。以下我将从原理、实现和应用场景三个维度进行系统解析，确保内容参考了您的引文和相关知识。 --- ### **原理** YOLOv8 延续了 YOLO 的核心思想：采用单个卷积神经网络（CNN）实现端到端的目标检测，即直接从输入图像预测目标的位置（边界框）和类别，无需分阶段处理。这显著提升了检测速度[^2]。原理的关键点包括： - **检测机制**：输入图像被划分为网格（如 $S \times S$ 的单元），每个单元负责预测多个边界框（bounding box）。每个边界框包含坐标 $(x, y, w, h)$，其中 $x$ 和 $y$ 是中心点位置，$w$ 和 $h$ 是宽度和高度。同时，预测目标的类别概率 $P(\text{class})$ 和置信度得分 $\text{confidence} = P(\text{object}) \times \text{IOU}$（IOU 表示 Intersection over Union，衡量预测框与真实框的重合度）[^2]。公式上，IOU 定义为： $$ \text{IOU} = \frac{\text{intersection area}}{\text{union area}} $$ - **创新与参考**：YOLOv8 主要借鉴了 YOLOX、YOLOv6、YOLOv7 和 PPYOLOE 的设计思想[^1]。它采用解耦头（decoupled head）来分别优化位置和类别预测任务，以及锚点自适应（anchor-free）策略提高泛化性。相比前代（如 YOLOv5），优化点包括更高效的特征金字塔网络（FPN）和注意力机制，但整体创新较少，偏向工程稳定性而非纯理论突破[^1][^3]。 - **损失函数**：结合分类损失（如交叉熵）和定位损失（如 CIOU Loss），公式为： $$ \mathcal{L} = \mathcal{L}_{\text{class}} + \mathcal{L}_{\text{loc}} + \mathcal{L}_{\text{conf}} $$ 其中 $\mathcal{L}_{\text{loc}}$ 优化边界框回归，确保预测与真值一致[^3]。 YOLOv8 的端到端设计使其在处理速度上优势明显（例如，在 GPU 上可达 100 FPS），适用于实时系统[^1][^2]。 --- ### **实现方式** YOLOv8 的实现侧重于工程化框架，主要依赖 **Ultralytics 库**（官方主推），该框架基于 PyTorch，简化了训练和部署流程[^1]。关键实现步骤包括： 1. **模型架构**：采用 Backbone-Neck-Head 结构。 - **Backbone**：使用改进的 CSPDarknet53（借鉴 YOLOv7），增强特征提取能力。 - **Neck**：引入 PANet（Path Aggregation Network）和 BiFPN（双向特征金字塔），高效融合多尺度特征。 - **Head**：解耦检测头，输出位置坐标、类别概率和置信度。 2. **训练优化**：支持多种技巧： - **数据增强**：如 Mosaic 和 MixUp，提升模型鲁棒性。 - **损失函数改进**：采用 CIOU Loss 优化定位精度。 - **多尺度训练**：输入图像尺寸动态调整（例如， $320 \times 320$ 到 $1280 \times 1280$），适应不同分辨率目标[^3]。 3. **部署方式**：Ultralytics 提供预训练模型和简单 API。示例代码（Python）： ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 'n'表示轻量版 # 训练模型（数据集格式为COCO） results = model.train(data='coco.yaml', epochs=100) # 检测图像 results = model('image.jpg') results.show() # 显示预测结果 ``` 该框架支持 GPU 加速和模型量化（减小尺寸），便于嵌入式部署[^1]。 YOLOv8 的实现强调易用性和速度，模型参数可通过配置文件调整，但本身创新点不多，更注重整合现有技术的实用性[^3]。 --- ### **应用场景** YOLOv8 的高速度和准确度使其广泛应用于实时目标检测领域： - **自动驾驶**：用于检测车辆、行人和交通标志，支持实时决策系统（参考引文[^2]所述）。 - **视频监控**：实时分析监控流，检测异常行为（如入侵或遗弃物体）。 - **工业检测**：在生产线中识别产品缺陷或定位组件。 - **医疗影像**：辅助快速识别病变区域。 - **零售分析**：顾客行为跟踪和库存管理。 YOLOv8 的优势在于平衡性能和速度（例如，在 COCO 数据集上精度 50%+，远超传统方法），适合边缘设备[^3]。但其工程导向意味着在学术创新上有限，更多用于工业实践[^1]。 ---
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