YoloV8改进策略：BackBone改进DCNv4

最新推荐文章于 2024-10-29 20:28:57 发布
最新推荐文章于 2024-10-29 20:28:57 发布
阅读量943 收藏 2
点赞数
分类专栏： YOLO从入门到精通 日常报错+日常学习 文章标签： YOLO opencv python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_53545309/article/details/138584482
版权
通过引入DCNv4改进YoloV8，模型在mAP50上从0.986提升至0.993，mAP50-95从0.737提高到0.77。文章详细介绍了在Ubuntu22.04环境下，针对CUDA 12.1和Python 3.11的DCNv4编译安装过程，包括配置CUDAHOME、解决权限问题、安装ninja和编译DCNv4源码的步骤，对新手有一定挑战性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

摘要

涨点效果：在我自己的数据集上，mAP50 由0.986涨到了0.993，mAP50-95由0.737涨到0.77，涨点明显！

DCNv4是可变形卷积的第四版，速度和v3相比有了大幅度的提升，但是环境搭建有一定的难度，对新手不太友好。如果在使用过程遇到编译的问题，请严格按照我写的环境配置。

YoloV8官方结果

YOLOv8l summary (fused): 268 layers, 43631280 parameters, 0 gradients, 165.0 GFLOPs
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 29/29 [
                   all        230       1412      0.922      0.957      0.986      0.737
                   c17        230        131      0.973      0.992      0.995      0.825
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
YOLOv8改进，YOLOv8添加DCNv4可变性卷积(windows系统成功编译)，全网最详细教程
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
08-26 4531
DCNv4通过两项关键增强解决了其前身DCNv3的局限性：1. 移除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态特性和表达能力；2. 优化内存访问以最小化冗余操作，从而加速计算。这些改进使得DCNv4相比DCNv3显著加快了收敛速度，并且处理速度大幅提升，前向传播速度超过三倍。
YOLOv8 改进：添加 DCNv4 可变性卷积（Windows 系统成功编译）
最新发布
走向CTO的路上...
04-03 703
通过在 YOLOv8 中集成 DCNv4 可变性卷积，可以显著提升模型在不规则和小目标检测任务中的表现。这种改进不仅提高了检测精度，还拓展了 YOLOv8 的应用场景，为开发者提供了更加灵活和强大的工具。
基于YOLOv8的NEU-DET钢材表面缺陷检测任务，加入DCNv4和SPPF结合DCNv4提升检测精度
01-21 3959
本文主要内容:通过实战NEU-DET钢材表面缺陷检测任务，验证DCNv4和SPPF结合DCNv4的可行性；实验结果表明：原始YOLOv8n map0.5为0.768，DCNv4为0.774，SPPF结合DCNv4为0.775
【YOLOv8改进 - 卷积Conv】DCNv4： 可变形卷积，动态与稀疏操作高效融合的创新算子
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。
07-02 3619
【YOLOv8改进 - 卷积Conv】DCNv4： 可变形卷积，动态与稀疏操作高效融合的创新算子
YOLOv8全网首发：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，效果秒杀DCNv3、DCNv2等 ，助力检测
01-18 4971
DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，完美和YOLOv8结合，助力涨点
YOLOv8算法改进【NO.99】引入最新发布Deformable Convolution v4 (DCNv4)
m0_70388905的博客
01-20 3358
引入2024年最新发布Deformable Convolution v4 (DCNv4)
YOLOv8 + DCNv4：在复杂检测任务中实现高效边缘捕捉【附涨点保姆级代码】
一键难忘的博客
10-29 3798
以下代码定义了 DCNv4 模块，该模块包含偏移量计算层和可变形卷积层，用于在 YOLOv8 中应用。# 计算偏移量# 计算权重掩码# 可变形卷积操作# 使用偏移和权重掩码调整输出特征图在本文中，我们深入探讨了最新的 DCNv4 可变形卷积在 YOLOv8 中的应用和优化策略。DCNv4 相比之前版本在捕捉非规则目标和复杂边缘上更为灵活，尤其适用于检测、分割、旋转边框（OBB）、姿态估计等多任务应用。
芒果YOLOv8改进104：主干Backbone篇之DCNv3结构：即插即用｜使用pytorch代码实现，并针对YOLOv8专门优化模块
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
03-10 1131
YOLOv8原创改进DCNv3结构：即插即用｜使用纯pytorch代码实现，不需要CUDA编译
YoloV8改进策略：Conv改进|DCNv4最新实践|高效涨点|多种改进教程|完整论文翻译
m0_47867638的博客
01-28 2421
在计算机视觉领域，关于卷积网络（ConvNets）和Transformer哪个性能更优越的争论一直在进行。近年来，具有注意力机制的大型视觉模型中的Transformer模型[12、25、44]取得了显著成果，显示出超越ConvNets的潜力。然而，诸如InternImage [38]和ConvNeXt [26]等最新研究工作表明，基于ConvNet的视觉模型在各种下游任务中仍保持稳健的性能、效率和简单性，并具有适当的归纳偏差[15、41]。值得注意的是，在图像生成等领域[29、31]，卷积仍然是首选方法。
YoloV8改进策略：BackBone改进|DCNv4最新实践|高效涨点|多种改进教程|完整论文翻译
m0_47867638的博客
01-27 2328
在计算机视觉领域，关于卷积网络（ConvNets）和Transformer哪个性能更优越的争论一直在进行。近年来，具有注意力机制的大型视觉模型中的Transformer模型[12、25、44]取得了显著成果，显示出超越ConvNets的潜力。然而，诸如InternImage [38]和ConvNeXt [26]等最新研究工作表明，基于ConvNet的视觉模型在各种下游任务中仍保持稳健的性能、效率和简单性，并具有适当的归纳偏差[15、41]。值得注意的是，在图像生成等领域[29、31]，卷积仍然是首选方法。
YoloV8改进策略：Block改进|DCNv4最新实践|高效涨点|完整论文翻译
m0_47867638的博客
02-02 3288
在计算机视觉领域，关于卷积网络（ConvNets）和Transformer哪个性能更优越的争论一直在进行。近年来，具有注意力机制的大型视觉模型中的Transformer模型[12、25、44]取得了显著成果，显示出超越ConvNets的潜力。然而，诸如InternImage [38]和ConvNeXt [26]等最新研究工作表明，基于ConvNet的视觉模型在各种下游任务中仍保持稳健的性能、效率和简单性，并具有适当的归纳偏差[15、41]。值得注意的是，在图像生成等领域[29、31]，卷积仍然是首选方法。
（Windows）YOLOv8成功运行DCNv4报错总结
weixin_57112913的博客
03-25 7418
DCNv4是可变形卷积的第四版本也是今年2024年1月份公示的，其在网络结构上和DCNv3是差不多的，最突出的优点的减小了内存访问带来的负担，加快收敛的速度，在不失精度的情况下能把速度大幅度提升，在论文作者的实验里面不对DCNv4做任何的处理，仅仅是将其替换原本DCNv3，速度提升了80%。
YOLOv8全网首发：新一代高效可形变卷积DCNv4如何做二次创新？高效结合SPPF
01-20 2453
DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，与YOLOv8 SPPF高效结合
YOLOv8独家改进：一种更高效，更快的可变形卷积（DCNv4），解决DCNv3的局限性，速度提升3倍以上 | OpenGVLab/商汤等联合提出DCNv4 ,全部任务皆SOTA
会AI的学姐
01-19 1608
DCNv4效果秒杀DCNv3、DCNv2等。
YOLOv8改进 | Conv篇 | 2024.1月最新成果可变形卷积DCNv4（适用检测、Seg、分类、Pose、OBB）
热门推荐
Snu77的博客
01-22 1万+
本文给大家带来的改进机制是2024-1月的最新成果DCNv4，其是DCNv3的升级版本，效果可以说是在目前的卷积中名列前茅了，同时该卷积具有轻量化的效果！一个DCNv4参数量下降越15Wparameters左右，。它主要通过两个方面对前一版本DCNv3进行改进：首先，它移除了空间聚合中的softmax归一化，这样做增强了其动态特性和表达能力；其次，它优化了内存访问过程，以减少冗余操作，从而加快处理速度。
YOLOv8-Seg改进：一种更高效，更快的可变形卷积（DCNv4），解决DCNv3的局限性，速度提升3倍以上 | OpenGVLab/商汤等联合提出DCNv4 ,全部任务皆SOTA
会AI的学姐
01-19 902
DCNv4效果秒杀DCNv3、DCNv2等。
基于YOLOv8的暗光低光环境下（ExDark数据集）检测，加入多种优化方式---DCNv4结合SPPF ，助力自动驾驶（一）
02-06 5412
加入 DCNv4结合SPPFmAP@0.5由原始的0.682提升至0.694
YOLOv8原创改进：原创自研 | CVPR2024 DCNv4结合YOLOv9 SPPELAN二次创新
03-09 1556
CVPR2024 DCNv4结合YOLOv9 SPPELAN二次创新
基于YOLOv8的暗光低光环境下（ExDark数据集）检测，加入多种优化方式---CVPR2024 DCNv4结合YOLOv9 SPPELAN二次创新，助力自动驾驶（三）
03-11 3088
加入 CVPR2024 DCNv4结合YOLOv9 SPPELANmAP@0.5由原始的0.682提升至0.685
yolov8添加dcnv4
01-04
### 如何在YOLOv8中集成DCNv4 为了在YOLOv8中集成DCNv4，需遵循一系列特定的操作流程以确保顺利实施。首先，在Windows系统上成功编译DCNv4是必要的前置条件[^1]。 #### 安装环境与依赖项 确保已安装PyTorch及相关库版本兼容于当前使用的YOLOv8版本。接着按照官方指南下载并编译DCNv4源码，这一步骤对于后续功能模块的正常运作至关重要[^2]。 ```bash git clone https://github.com/your-dcnv4-repo.git cd your-dcnv4-repo python setup.py install ``` #### 修改YOLOv8代码结构支持DCNv4 针对YOLOv8框架本身而言，需要调整部分文件以便能够调用新加入的DCNv4组件。具体来说： - **引入DCNv4层定义**：编辑`models/common.py`或其他相应位置，添加对DCNv4的支持。 ```python from dcn_v4 import DeformableConv2d as DCNv4 class CustomLayer(nn.Module): def __init__(self, ...): super(CustomLayer, self).__init__() ... self.dcn = DCNv4(...) def forward(self, x): out = self.dcn(x) return out ``` - **更新配置文件**：依据需求自定义网络架构描述文件（如`.yaml`），指定哪些地方要采用DCNv4替代原有标准卷积操作[^3]。 ```yaml # yolov8_DCNv4.yaml backbone: - [conv, [in_channels, mid_channels], 'custom_layer_with_dcn'] neck: ... head: ... ``` #### 数据预处理与训练准备 完成上述改动之后，还需注意输入数据格式是否满足新的模型要求，特别是当涉及到特殊的数据增强策略时更应谨慎对待。最后启动训练过程之前，请务必验证整个pipeline能否无误运行，并观察输出日志确认所有设置均已生效[^4]。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

今夕是何年，

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值