YOLOv8与BiFormer注意力机制的融合:提升多场景目标检测性能的研究

YOLO(You Only Look Once)系列在目标检测任务中取得了显著的进展,尤其是在YOLOv4和YOLOv5之后,目标检测速度和精度都得到了大幅提升。YOLOv8作为最新版本,其在精度、速度以及适应性方面表现非常出色,但在面对复杂场景和多目标检测时,依然存在一定的瓶颈。为了进一步提升YOLOv8在各种检测场景下的表现,本文提出了一种改进方案——结合BiFormer(双重路由注意力机制)的YOLOv8模型,利用Bi-level Routing Attention(BiFormer)来优化YOLOv8在多场景下的目标检测能力。

1. YOLOv8的改进背景

YOLOv8相较于之前的版本,在检测精度、推理速度以及模型尺寸方面都有着优异的表现。然而,随着目标检测任务的复杂度提升(例如,目标密集、不同尺度目标等问题),YOLOv8在多目标检测时依然会受到以下限制:

  • 多尺度问题:YOLOv8的默认结构在处理不同尺寸目标时会出现一定程度的准确性下降。
  • 背景复杂性:在复杂背景下,模型可能无法充分聚焦于目标物体,导致误检或漏检。
  • 场景多样性:在不同的检测场景下,YOLOv8可能需要做一些调整以适应新场景,如复杂的交通场景或密集的物品检测。

为了突破这些瓶颈,BiFormer注意力机制被引入到YOLOv8中。BiFormer是通过双重路由的注意力机制,结合局部信息和全局信息,更好地在不同尺度与背景条件下进行目标检测。

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