yolov8+gans

结合YOLOv8与GANs的应用
使用场景概述
将YOLOv8与生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）相结合可以应用于多种计算机视觉任务中，特别是在数据增强、图像修复以及目标检测的预训练阶段。这种组合能够显著提升模型对于稀有类别的识别能力，并改善整体性能。
数据增强
利用CycleGAN或其他类型的条件GAN来扩充训练样本是一个常见做法[^2]。具体而言，在处理标注成本高昂的任务时，可以通过转换源域到目标域的方式增加多样性。例如，如果存在大量白天拍摄但缺乏夜间环境下的物体图片，则可借助Day-to-Night风格迁移技术生成更多样化的输入给定YOLOv8用于学习不同光照条件下特征表示的能力。
from cyclegan import CycleGAN
import torch

# 假设已经加载好了日间和夜间的配对图像作为训练集
cycle_gan = CycleGAN()
night_images = cycle_gan.translate_day_to_night(daytime_images)

# 将新生成的数据加入原有训练集中供YOLOv8使用
augmented_dataset = original_dataset + night_images
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图像修复
当面对遮挡物或损坏区域影响正常检测的情况时，DeepFill v2这样的基于上下文感知填充机制的GAN可以帮助恢复这些部分后再送入YOLOv8进行预测。这不仅有助于减少误报率还可能提高召回率特别是针对那些容易被忽略的小型物件。
from deepfill_v2 import DeepFillV2

def repair_image(image_with_mask):
repaired_img = DeepFillV2().inpaint(image=image_with_mask['image'], mask=image_with_mask['mask'])
return repaired_img

repaired_test_set = [repair_image(img) for img in test_set_with_masks]

# 对修复后的测试集合执行YOLOv8推理操作
yolov8_predictions_on_repaired_data = yolov8_model(repaired_test_set)
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预训练策略
另一种方法是在大规模未标记数据上先用BigGAN之类的架构做无监督表征学习得到较好的初始化权重之后再微调至特定领域内的对象分类器如改进版YOLO系列版本之一即本案例中的YOLOv8。这种方式往往能带来更好的泛化能力和更快收敛速度因为预先学到了一些通用性的模式而不是完全随机开始探索空间从而节省了大量的计算资源同时也提高了最终的效果质量。
from biggan import BigGAN

pretrained_biggan = BigGAN(pretrained=True).eval()

for param in pretrained_biggan.parameters():
param.requires_grad_(False)

class CombinedModel(nn.Module):
def __init__(self, generator, detector):
super().__init__()
self.generator = generator
self.detector = detector

def forward(self, z_vector):
generated_imgs = self.generator(z_vector)
detections = self.detector(generated_imgs)

return detections

combined_network = CombinedModel(generator=pretrained_biggan.gen_z(), detector=yolov8_detector())
optimizer = optim.Adam(combined_network.parameters())

# 训练过程省略...
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