主干网络篇 | yolov8 更换主干网络之 fasternet | 《ran, don‘t walk: 追求更高
时间: 2023-09-28 07:02:24 浏览: 355
fasternet是YOLOv8中的主干网络更换方案之一。YOLOv8是目标检测算法YOLO系列的最新版本,它在YOLOv3的基础上进行了一些改进和优化。
传统的YOLOv3主干网络采用的是Darknet53,这是一个由53个卷积层组成的卷积神经网络。虽然Darknet53在一定程度上能够提取出图像的特征信息,但是它的计算量较大,速度较慢。
为了进一步提高YOLOv8的检测速度,研究者们提出了fasternet作为新的主干网络方案。fasternet是一种轻量级的卷积神经网络,它采用了一种称为Focus module的结构。
Focus module有两个主要的特点。首先,它将输入图像分为四个部分,并在每个部分上进行卷积操作,这样可以捕捉到不同尺度的特征。其次,Focus module使用了一个更小的卷积核来代替传统的大卷积核,这样可以减少参数量,加快计算速度。
相比于Darknet53,fasternet在保证检测性能的同时,减小了网络规模,从而提高了检测速度。实验结果表明,使用fasternet作为YOLOv8的主干网络可以获得与之前版本相当的准确率,在速度上有了大幅度的提升。
总之,fasternet是YOLOv8中一种更为轻量级的主干网络,它通过优化网络结构和参数量,提高了目标检测算法的实时性和计算效率。这一改进使得YOLOv8能够在更高的速度下对图像中的目标进行快速、准确地检测,为目标检测技术的发展追求更高的水平。
相关问题
yolov5更换主干网络fasternet
在YOLOv5中更换主干网络为Fasternet,需要进行以下步骤:
1. 在ultralytics/models/v8文件夹下新建一个名为yolov8-FasterNet.yaml的文件。
2. 将FasterNet的代码添加到ultralytics/nn/modules.py文件的末尾。
3. 将FasterNet的类名添加到ultralytics/nn/tasks.py中。
4. 修改yolov8-FasterNet.yaml文件,使用PatchEmbed_FasterNet、BasicStage和PatchMerging_FasterNet构建Fasternet主干网络。
5. 修改ultralytics/yolo/cfg/default.yaml文件的'--model'默认参数,或者使用指令直接开始训练。
综上所述,以上是在YOLOv5中更换主干网络为Fasternet所需的步骤。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [主干网络篇 | YOLOv8 更换主干网络之 FasterNet | 《Ran, Don‘t Walk: 追求更高 FLOPS 的快速神经网络》](https://blog.csdn.net/weixin_43694096/article/details/130291796)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [YOLOV5的多主干网络(backbone)实现.zip](https://download.csdn.net/download/cuihao1995/83477139)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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yolov8改进 | 主干篇 | 低照度增强网络pe-yolo改进主干
YOLOv8是目标检测领域中的一种经典算法,其以速度快和准确性高而受到广泛关注。在YOLOv8的主干网络上,我们可以进行一些改进来提升其在低照度环境下的性能。
低照度条件下,图像通常会受到噪声的影响,目标的细节和边缘信息可能会被模糊或者丢失,导致目标检测精度受到影响。为了克服这个问题,我们可以引入低照度增强网络来对输入图像进行预处理。低照度增强网络可以根据图像的特点对其进行自适应地增强,提升图像的亮度和对比度,减少噪声的干扰。这样可以使得图像中的目标更加清晰可见,有助于提高YOLOv8的检测精度。
在主干网络的选择方面,我们可以考虑使用Pe-YOLO来替代YOLOv8原有的主干网络。Pe-YOLO是一种经过优化的主干网络,其在保持YOLOv8原有速度优势的同时,能够提升在低照度环境下目标检测的性能。Pe-YOLO采用了一些先进的网络结构和设计技巧,例如注意力机制和残差连接,使得主干网络具有更好的图像特征提取能力和抗干扰能力。
通过将Pe-YOLO用于YOLOv8的主干网络,可以加强对低照度环境下目标的探测能力,提升检测的准确率和鲁棒性。此外,我们还可以对Pe-YOLO进行训练,使其能够更好地适应低照度条件下目标的特征,进一步加强目标检测的效果。
总结而言,yolov8改进中的主干篇,我们可以通过引入低照度增强网络和选择Pe-YOLO作为主干网络来提升在低照度环境下的目标检测性能。这些改进可以有效地减少噪声干扰,提高目标的可见性,在大幅度提升速度的同时,保证准确率和鲁棒性,使得yolov8在低照度条件下仍能取得出色的检测效果。