yolov8可变形卷积
时间: 2023-09-05 18:08:45 浏览: 123
YOLOv8是一种目标检测模型,它在卷积层中使用了可变形卷积(Deformable Convolution,简称DCN)。可变形卷积是一种可以自适应调整卷积核形状的卷积操作,它能够更好地适应不同尺度和形状的目标。
传统的矩形卷积在特征图的特定位置进行特征学习和下采样,但在同一特征层的不同位置对应的是不同尺度和形状的目标,这导致了目标检测的一定局限性。可变形卷积则通过引入不规则的卷积核,提供了更大的灵活性和自适应性。它可以根据对象的比例和形状自动调整卷积核,从而更好地捕捉目标的特征。
对于YOLOv8,它使用了可变形卷积来扩大特征图的感受野,并提高模型对物体变形的模拟能力。通过引入可变形卷积,YOLOv8能够更好地提取特征并提高模型的识别能力,尤其在对小目标的检测效果方面表现较好。
需要注意的是,YOLOv8中的卷积层通常使用conv2D卷积、BN归一化和Silu激活函数。通过将卷积层的卷积改为可变形卷积,YOLOv8能够更好地处理目标检测任务。可变形卷积的引入使得YOLOv8在目标检测中具有更强的性能和适应性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进NO.57】引入可形变卷积](https://blog.csdn.net/m0_70388905/article/details/129401640)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Keras-YOLOv4:yolov4 42.0%mAP.ppyolo 45.1%mAP](https://download.csdn.net/download/weixin_42118423/15917963)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [YOLOv8添加DCNv3可变形卷积](https://blog.csdn.net/weixin_70423469/article/details/131702564)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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