yolov8改进neck

改进YOLOv8模型中的Neck结构
为了提升YOLOv8模型的性能，可以考虑引入Slim-Neck架构来增强特征提取能力并减少计算量[^1]。具体来说，在设计改进版Neck时可以从以下几个方面入手：
1. 引入注意力机制
通过加入Attention模块，使网络能够聚焦于图像中有价值的信息区域，从而提高检测精度。例如SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）、CBAM（Convolutional Block Attention Module）都是有效的选择。
2. 使用轻量化组件
采用深度可分离卷积代替传统标准卷积操作，可以在保持较高表达力的同时降低参数数量与运算复杂度；此外还可以探索其他形式的高效算子如ShuffleNet系列提出的channel shuffle技术等。
3. 多尺度融合策略
构建多层金字塔结构或多分支路径连接方式实现跨层次间信息交互共享，有助于捕捉到更加丰富的空间上下文关系以及不同分辨率下的目标特性。
import torch.nn as nn

class ImprovedNeck(nn.Module):
def __init__(self, in_channels_list, out_channel=256):
super(ImprovedNeck, self).__init__()

# Depthwise Separable Convolution Layer
self.depth_sep_conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels=in_channels_list[0],
out_channels=out_channel,
kernel_size=(3, 3),
stride=(1, 1),
padding='same',
groups=in_channels_list[0]),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(in_channels=out_channel,
out_channels=out_channel,
kernel_size=(1, 1))
)

# Squeeze and Excitation block for attention mechanism
reduction_ratio = 4
mid_chs = max(out_channel // reduction_ratio, 8)
self.se_block = nn.Sequential(
nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=(1, 1)),
nn.Conv2d(kernel_size=1, in_channels=out_channel, out_channels=mid_chs),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(kernel_size=1, in_channels=mid_chs, out_channels=out_channel),
nn.Sigmoid()
)

def forward(self, inputs):
x = self.depth_sep_conv(inputs[-1])
se_x = self.se_block(x) * x

return [se_x]
登录后复制
此代码片段展示了一个简单的改进型Neck设计方案，其中包含了深度可分卷积和挤压激励(Squeeze-Excitation)两种关键技术的应用实例。