【YOLOv8改进[Conv]】KAN系列 |使用KAGNConv改进C2f + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图

最新推荐文章于 2024-09-04 12:18:34 发布
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分类专栏： 【改进】YOLO系列 文章标签： YOLO 人工智能 深度学习 计算机视觉 python 魔改YOLO 目标检测
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本文将进行在YOLOv8中使用KAGNConv改进C2f 的实践，助力YOLOv8目标检测效果，文中含全部代码、详细修改方式以及手撕结构图。助您轻松理解改进的方法。训练速度会慢一些，要有心理准备哈！

改进前和改进后的参数对比：

 

目录

一 卷积Kolmogorov-Arnold网络集合

二 使用KAGNConv改进C2f

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【YOLOv8改进[Conv]】KAN系列 |使用KACNConv改进C2f + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图
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改进YOLOv8 | 即插即用篇 | C2F模块增加注意力机制 | 附详细结构图 计算机视觉
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09-21 2689
本文针对目标检测算法YOLOv8进行改进，通过在C2F模块中引入注意力机制，提高目标的定位和分类性能。文章首先介绍了YOLOv8的基本原理和结构，然后详细阐述了注意力机制的原理和作用，并对修改后的C2F模块结构进行了说明。YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法。本文针对YOLOv8中的问题，通过在C2F模块中引入注意力机制进行改进。实验结果表明，引入注意力机制后的YOLOv8在目标检测任务上取得了更好的性能。与原始YOLOv8相比，引入注意力机制后，改进的YOLOv8在目标定位和分类任务上表现更好。
YOLOv10全网最新创新点改进系列：融合全网爆火的KAN网络，(KANS)作为多层感知器(MLP)的替代方案,使KANS在准确性和可解释性方面优于MLP，助力YOLOv10有效涨点！！！
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KAN来啦！ YOLOv10全网最新创新点改进系列：融合全网爆火的KAN网络，(KANS)作为多层感知器(MLP)的替代方案,使KANS在准确性和可解释性方面优于MLP，助力YOLOv10有效涨点！！！
【YOLOv8改进[注意力]】使用MLCA混合局部通道注意力改进c2f + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图
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使用MLCA混合局部通道注意力改进c2f + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图
YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用FasterBlock二次创新C2f提出一种全新的结构
走向CTO的路上...
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YOLOv8是目前最流行的目标检测算法之一，其主干网络通常采用卷积神经网络（CNN）作为特征提取器。为了进一步提升YOLOv8的性能，可以对CNN结构进行改进，例如采用FasterBlock结构、增加残差连接等。本文介绍了一种利用FasterBlock结构二次创新C2f结构的全新CNN结构，并基于该结构构建了YOLOv8模型，在PASCAL VOC和MS COCO数据集上取得了显著的性能提升。
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静谧、淡雅
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【YOLOv8改进[Conv]】KAN系列 |使用FastKANConv改进C2f + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图
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【YOLOv10改进[Conv]】KAN系列 |使用KANConv改进C2f + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图
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【论文】(2024.6) KAN: Kolmogorov–Arnold Networks 阅读笔记 | KAN周边扩展
静谧、淡雅
07-17 1850
KAN: Kolmogorov–Arnold Networks 阅读笔记 | KAN周边扩展
KAN人工智能源码和教程
05-15
是一个基于深度学习的人工智能聊天机器人，它采用了深度学习技术和大规模语言模型训练，能够模拟人类的对话方式，通过语音。与传统的MLP架构截然不同，且能用更少的参数在数学、物理问题上取得更高精度。在函数拟合、偏微分方程求解，甚至处理凝聚态物理方面的任务都比MLP效果要好。 而在大模型问题的解决上，KAN天然就能规避掉灾难性遗忘问题，并且注入人类的习惯偏差或领域知识非常容易。从数学定理方面来看，MLP的灵感来自于通用近似定理，即对于任意一个连续函数，都可以用一个足够深的神经网络来近似。 而KAN则是来自于 Kolmogorov-Arnold 表示定理 (KART)，每个多元连续函数都可以表示为单变量连续函数的两层嵌套叠加。从数学定理方面来看，MLP的灵感来自于通用近似定理，即对于任意一个连续函数，都可以用一个足够深的神经网络来近似。 而KAN则是来自于 Kolmogorov-Arnold 表示定理 (KART)，每个多元连续函数都可以表示为单变量连续函数的两层嵌套叠加。
YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10引入24年最新卷积模块LDConv
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针对上述问题，本文提出了一种线性可变形卷积算法（LDConv），该算法为卷积核提供了任意数目的参数和任意的采样形状，从而为网络开销和性能之间的权衡提供了更丰富的选择。综上LDConv模块通过其独特的设计和创新点，克服了传统卷积操作和Deformable Conv的局限性，实现了更高效、灵活的特征提取能力，为提升卷积神经网络的性能提供了新的可能性。线性增长的参数数量：LDConv通过生成不同初始采样位置的卷积核，使卷积参数的数量呈现线性增长趋势，从而更好地适应目标形状的变化。
YOLOv8中的C2f模块代码详解
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在YOLOv8网络结构中，C2f模块（CSP Bottleneck with 2 Convolutions）是一个关键组件，用于实现跨阶段部分聚合
万字详解YOLOv8网络结构Backbone/neck/head以及Conv、Bottleneck、C2f、SPPF、Detect等模块
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YOLOv8是由Ultralytics开发的最先进的目标检测模型，推升了速度、准确性和用户友好性的界限。YOLO这一缩写代表“你只看一次”（You Only Look Once），通过在一次网络传递中同时预测所有边界框，提升了算法的效率和实时处理能力。相比之下，其他一些目标检测技术需要经过多个阶段或过程来完成检测。YOLOv8在流行的YOLOv5架构上进行了扩展，在多个方面提供了改进。
YOLOv10涨点改进：如何魔改注意力进行二次创新，高效替换PSA | NEU-DET为案列进行展开
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在NEU-DET案列进行可行性验证，1）mAP50从0.683提升至0.698；2）mAP50从0.683提升至0.695;
YOLOv8 : 网络结构
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YOLOv8的Backbone同样参考了CSPDarkNet-53网络，我们可以称之为CSPDarkNet结构吧，与YOLOv5不同的是，YOLOv8使用C2f(CSPLayer_2Conv)代替了C3模块(如果你比较熟悉YOLOv5的网络结构，那YOLOv8的网络结构理解起来就easy了)。
YoloV8改进策略：卷积篇|Kan行天下之小波Kan
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Wav-KAN是一种利用Wavelet Kolmogorov-Arnold Networks（Wav-KAN）框架的神经网络架构，旨在提升可解释性和性能。通过使用小波函数替换了之前的B样条（在Spl-KAN中），从而在多个方面显著改进了神经网络架构。
YoloV8改进策略：卷积篇|Kan行天下之ReluKan
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本文介绍了一种名为ReLU-KAN的新型架构，该架构使用新型基础函数替换了KAN中的B样条。此外，ReLU-KAN实现了全矩阵运算，显著提高了训练速度。实验结果表明，ReLU-KAN在训练速度、拟合能力和稳定性方面均优于KAN。在未来的工作中，我们计划将ReLU-KAN应用于卷积和Transformer架构中，以研究其在不牺牲模型性能的情况下减少参数的潜力。
YoloV8改进策略：卷积篇Kan行天下之JacobiKAN，KAN遇见Jacobi多项式
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07-10 706
将Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) 中的B-spline替换为Jacobi多项式是一个很有创意的想法，因为Jacobi多项式在函数逼近方面表现出色，并且具有递归计算的特性。经过测试，Jacobi多项式的KAN在YoloV8中，取得了非常不错的涨点效果。下面我将概述如何构建基于Jacobi多项式的KAN层（JacobiKANLayer）的基本框架，并简要说明如何在Python中实现它。
YOLOv8改进——使用C2f-Faster替换C2f
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02-02
### 如何在 YOLOv8 中使用 C2f-Faster 替换 C2f #### 修改 `common.py` 文件 为了实现这一改进，需要先定义新的 `C2f_Faster` 类。假设该类已经基于现有的 `C2f` 做出了优化，在 `common.py` 文件中添加如下代码： ```python import torch.nn as nn class C2f_Faster(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): super().__init__() c_ = int(c2 * e) self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n))) def forward(self, x): return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), dim=1)) ``` 此段代码实现了 `C2f_Faster` 的基本架构[^2]。 #### 更新配置文件 接着更新模型配置文件（如 `yolov8n.yaml`），将原有的 `C2f` 层替换为新创建的 `C2f_Faster` 层。具体操作取决于实际使用的配置模板，通常涉及编辑 `.yaml` 配置文件内的 backbone 和 neck 部分的相关层定义。 #### 调整训练脚本 最后一步是对训练过程做适当调整以适应新的组件引入。这可能涉及到微调超参数设置以及监控性能变化来验证改进效果。确保在整个开发周期内持续测试并记录下任何显著差异以便后续分析和报告[^1]。
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