YOLOv8模型的高效改进：PPHGNetV2特征提取与Transformer模块的融合探索

最新推荐文章于 2025-05-15 09:12:59 发布
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分类专栏： YOLO创新涨点系列 文章标签： YOLO transformer 深度学习 yolov8
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YOLO系列作为目标检测领域的佼佼者，凭借其卓越的速度与精度，一直在多个应用场景中占据重要地位。随着YOLOv8的发布，虽然在精度和速度上已有大幅提升，但在复杂场景中的表现依然有所局限。为了解决这一问题，我们可以结合RT-DETR特征提取网络PPHGNetV2的优势，对YOLOv8进行改进，提升其在复杂场景下的表现。
在这里插入图片描述

本文将详细介绍如何利用PPHGNetV2改进YOLOv8的特征提取部分，并通过代码示例进行具体实现。

1. PPHGNetV2与YOLOv8概述

1.1 PPHGNetV2概述

PPHGNetV2是RT-DETR（Real-Time DEtection Transformer）特征提取网络的改进版，旨在提升检测器的特征提取能力，特别是在复杂场景和小物体检测方面。PPHGNetV2通过融合局部与全局信息，有效增强了网络对不同尺度目标的感知能力。

PPHGNetV2的优势：

  • 增强的特征提取能力：通过多层次特征融合，捕捉更多细节信
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PPHGNetV2是由百度飞桨团队提出的一种轻量化特征提取网络，专为实时检测任务设计。其在架构上采用了深度可分离卷积、通道注意力机制和多尺度特征融合策略，使得网络在轻量化的同时保持了较高的特征提取能力。PPHGNetV2的这种设计思想非常适合应用在YOLOv8的改进中。本文深入探讨了如何通过引入PPHGNetV2特征提取网络来改进YOLOv8的主干结构，从而实现模型的轻量化和精度提升。
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Hello，大家好，上一篇博客我们讲了利用HGNetV2去替换YOLOv8的主干，经过结构的研究我们可以发现在HGNetV2的网络中有大量的卷积存在，所以我们可以用一种更加轻量化的卷积去优化HGNetV2从而达到更加轻量化的效果（亲测优化后的HGNetV2网络比正常HGNetV2精度更高轻量化效果更好，非常适合轻量化的读者），同时HGNetV2的网络结构目前还没有推出论文，所以其理论知识在网络上也是非常的少，我也是根据网络结构图进行了分析，给大家进行讲解网络结构原理（亲测替换之后主干GFLOPs降低到7.4
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