深入解析YOLOv8主干优化：基于ResNet系列的特征提取改进（附代码与详细教程）

最新推荐文章于 2025-03-06 11:31:27 发布
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文章标签： YOLO 目标跟踪 人工智能 YOLOv8
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从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。
每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中

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深入解析YOLOv8主干优化：基于ResNet系列的特征提取改进（附代码与详细教程）

摘要
YOL

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YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientViT高效的特征提取网络完爆MobileNet系列(轻量化网络结构)
Snu77的博客
01-16 4545
本文给大家带来的改进机制是主干网络，一个名字的特征提取网络(和之前发布的只是同名但不是同一个)，其基本原理是提升视觉变换器在高效处理高分辨率视觉任务的能力。它采用了创新的建筑模块设计包括三明治布局和级联群组注意力模块。其是一种高效率的特征提取网络训练速度非常快，推理速度也要比基础版本的要快，其效果完爆之前的MobileNetV3等轻量化网络模型。欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO!
深入浅出YOLOv8：从YAML配置到模型实例化的逐行代码解析（附代码与详细教程）
一键难忘的博客
11-20 2814
YOLOv8 的配置文件（通常是.yaml格式）用于定义模型的结构参数和训练超参数，如网络宽度、深度、类别数等。在模型定义阶段，这些参数通过解析配置文件被转换为具体的模型结构。yaml 文件是 YOLOv8 配置管理的核心。model:backbone:width: 0.5head:width: 0.5backbone: 特征提取网络（CSPDarknet53）。head: 检测头，用于定位与分类。nc: 数据集中的类别数。以下是 YOLOv8 代码核心部分的逐行解析。
YOLOv8算法改进【NO.93】使用resnet18网络作为主干特征提取网络
m0_70388905的博客
12-14 3702
使用resnet18网络作为主干特征提取网络
基于 YOLOv8n-pose 模型的图像特征提取，可用于识别特定的姿态
m0_53291740的博客
08-23 1089
实现了一个基于模型的图像特征提取和相似性比较系统。它可以从图像中提取人体关键点信息，并将其保存为特征文件。然后，通过计算输入图像与数据库中图像特征的相似度，确定输入图像的类别。
YOLOv8原理深度解读,超级详细【未完待续】
热门推荐
专注“目标检测”领域技术分享
04-09 9万+
本文对YOLOv8里面每个部分的每个组件都进行了详细解释，如Backbone, Neck, Head。本文同时也介绍了YOLOv8的损失函数的设计以及样本匹配的方法。
YOLOv8模型讲解
qq_40553788的博客
05-14 9638
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。
AI：243-YOLOv8主干改进涨点 | 集成LSKNet提升遥感目标检测性能的探索与实现
一键难忘的博客
08-30 5689
LSKNet是一种结合了大核卷积和小核卷积的网络结构，通过融合不同感受野的特征，有效提升了对目标的识别能力。大核卷积有助于捕捉全局特征，而小核卷积则在保留局部细节方面表现出色。LSKNet特别适合处理具有复杂背景和多尺度目标的遥感图像。
YOLOv8改进解析 | UniRepLknet在目标检测中的应用【附保姆级代码】
一键难忘的博客
10-06 2553
UniRepLknet结合了多种先进的特征提取技术，旨在提高目标检测模型在复杂场景下的表现。该网络基于深度学习的层次化结构，通过引入残差连接和注意力机制，增强了特征的表达能力。YOLOv8 + UniRepLknet的结合展现了在目标检测任务中强大的潜力。随着技术的不断进步，未来将有更多的改进和创新出现。在数据集、模型架构、训练方法等方面的进一步探索，将推动目标检测技术向更高的水平发展。不断优化的算法和应用将为各个行业带来更多的机遇和挑战。
YoloV9改进策略：主干网络改进|YoloV9与InceptionNeXt主干网络的创新融合|显著提升性能，引领视觉识别新纪元|即插即用
m0_47867638的博客
08-18 700
受 Vision Transformer 长程依赖关系建模能力的启发，大核卷积最近被广泛研究和采用，以扩大感受野和提高模型性能，如采用7×7深度卷积的杰出工作connext。虽然这种深度算子只消耗少量的flop，但由于其较高的访存开销，极大地影响了模型在功能强大的计算设备上的效率。例如，ConvNeXt-T与ResNet-50具有类似的FLOPs，但在A100 gpu上进行全精度训练时，仅实现了60%的吞吐量。虽然减小ConvNeXt的核大小可以提高速度，但会导致性能的显著下降。
yolov8实战第四天——yolov8图像分类 && ResNet50图像分类（保姆式教程）
qq_34717531的博客
12-29 2万+
图像分类是指将输入的图像自动分类为不同的类别。它是计算机视觉领域的一个重要应用，可以用于人脸识别、物体识别、场景分类等任务。在实际应用中，可以使用各种深度学习框架（例如 TensorFlow、PyTorch、Keras 等）来构建图像分类模型，并使用各种数据增强技术（例如旋转、缩放、裁剪等）来增加数据集的多样性和数量。如果你想学习如何使用深度学习框架来构建图像分类模型，可以参考一些在线教程、书籍或者 MOOC。
YOLOv8目标检测算法改进之融合SCconv的特征提取方法
pengxiang1998的博客
08-02 3825
经过上述过程，我们便将SCconv模块插入到了YOLOv8模型中，当然这个改进是十分简单的，我们可以对SCconv模块再进行改进，让其更加的适配YOLOv8检测模型，同时我们需要记住的是，写一篇论文不但要求你的创新点要新颖，如何去描述你的创新更是重中之重，正所谓做的好不如说的好（博主还是希望能够既做的好，又说得好）。
YOLOv8最新改进系列：YOLOv8融合BoTNet模块，融合CNN+自然语言处理技术的优势，有效提升检测效果！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
09-05 7063
YOLOv8主干特征提取网络为卷积神经网络，卷积神经网络具有平移不变性和局部性，缺乏全局建模长距离建模的能力，引入自然语言处理任务中的Transformer可以形成CNN+TransFormer架构，充分融合两者的优点，提高目标检测效果。
Yolov8目标识别与实例分割——算法原理详细解析
知来者逆的博客
11-02 2万+
对比YOLOv8与之前版本的区别，并详细解析整个算法的原理与设计理念。
Python+Yolov8目标识别特征检测
alicema1111的博客
03-09 4279
这篇博客针对编写代码，代码整洁，规则，易读。 学习与应用推荐首选。
yolo v8
记录/交流，加油啊呀...
05-30 2351
回归值相关的预测头的通道数均为16 × 4 = 64，三个特征层的shape为(20,20,64)，(40,40,64)，(80,80,64)。(320,320,64)-->(160,160,128)-->(80,80,256)-->(40,40,512)-->(20,20,1024*deep_mul)（1）经过卷积1*1，步长1后，对半劈开，以第一个CSP模块举例(160,160,128)-->(160,160,256)-->a1(160, 160, 128), a2(160,160,128)，
YOLOv8模型的高效改进：PPHGNetV2特征提取与Transformer模块的融合探索
最新发布
shrgegrb的博客
03-06 975
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。增强的特征提取能力：通过多层次特征融合，捕捉更多细节信息。高效的计算性能：相比传统的Transformer结构，PPHGNetV2优化了计算图，能更好地适配实时检测任务。强大的小物体检测能力：能够在复杂场景中显著提高小物体检测的准确性。
涨点技巧：注意力机制---Yolov8引入Resnet_CBAM，CBAM升级版
05-31 3695
yolov8引入Resnet_CBAM：CBAM升级版，亲测数据集涨点明显，跟cbam比较
YOLOv8的多种配置文件的区别
2301_77176382的博客
06-27 1640
这是YOLOv8的基础配置文件，设置了默认的参数用于目标检测任务。：用于分类模式下的YOLOv8配置文件，适用于图像分类任务。：使用ResNet50骨干网络的YOLOv8分类配置文件，提供了准确性和计算效率之间的平衡。：使用ResNet101骨干网络的YOLOv8分类配置文件，提供更高的准确性，但计算需求也更高。：集成了GhostNet骨干网络的YOLOv8配置文件，更加轻量化，适合在计算资源有限的设备上部署。
YOLOv8目标检测算法详解
培根芝士的专栏
06-27 4462
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。
yolov8模型改进 第一讲
12-28
### YOLOv8 模型改进教程第一讲 #### 介绍YOLOv8及其基础架构 YOLO (You Only Look Once) 是一种实时物体检测算法，而YOLOv8作为该系列的新版本，在性能和效率上都有显著提升。这一代模型继承并优化了前几版的优点，提供了更快的速度以及更高的精度。 为了理解如何对YOLOv8进行改进，首先要熟悉其基本结构。通常情况下，YOLO网络由骨干网(Backbone)，颈部(Neck), 和头部(Head)三部分组成： - **骨干网**: 负责提取图像特征； - **颈部**: 对来自不同层次的特征图进行处理，增强多尺度表示能力； - **头部**: 预测边界框的位置、类别概率等信息[^1]。 #### 初始改进方向概述 针对YOLOv8的第一个讲座可能聚焦于以下几个方面来探讨潜在的改进措施: ##### 数据预处理与增强技术的应用 通过引入更先进的数据增广方法可以有效提高模型泛化能力和鲁棒性。例如随机裁剪(Random Crop)、颜色抖动(Color Jittering)、混合样本训练(Mixup Training)[^2]等方式能够增加输入多样性从而帮助模型更好地学习到各类目标的本质特性而不受特定环境因素干扰。 ##### 锚点框Anchor Boxes的设计调整 锚点框是YOLO类算法中的一个重要概念, 它们用于初始化预测边界的先验假设。对于不同的应用场景来说，默认设置下的尺寸比例未必是最优解；因此可以根据具体任务需求重新设计一组更适合当前场景特点的新锚点集合。这一步骤往往涉及到聚类分析(Clustering Analysis)以找到最佳匹配度较高的候选矩形区域分布模式[^3]。 ##### 更高效的损失函数Loss Function的选择 传统的交叉熵(Cross Entropy Loss)虽然简单易实现但在某些复杂条件下可能会遇到收敛缓慢甚至陷入局部极值等问题。为此研究者提出了诸如Focal Loss在内的多种新型替代方案旨在解决上述难题的同时进一步促进正负样本间的平衡关系维护整体分类效果稳定可靠[^4]。 ```python import torch.nn as nn class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=0.25, gamma=2): super(FocalLoss, self).__init__() self.alpha = alpha self.gamma = gamma def forward(self, inputs, targets): BCE_loss = nn.CrossEntropyLoss()(inputs, targets) pt = torch.exp(-BCE_loss) F_loss = self.alpha * (1-pt)**self.gamma * BCE_loss return F_loss.mean() ```
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