yolov8的网络结构创新
时间: 2024-04-22 07:20:57 浏览: 21
YOLOv4是一种目标检测算法它在YOLOv3的基础上进行了一些网络结构的创新。以下是YOLOv4的网络结构创新:
1. CSPDarknet53骨干网络YOLOv4采用了CSPDarknet53作为骨干网络,相比于Darknet53,CSPDarknet53引入了Cross Stage Partial Network(CSP)模块,将特征图分为两个分支,其中一个分支进行卷积操作,另一个分支直接与卷积结果进行拼接,这样可以提高特征的表达能力和信息传递效率。
2. PANet特征融合:YOLOv4引入了PANet(Path Aggregation Network)模块,用于融合不同尺度的特征图。PANet通过自顶向下和自底向上的路径来聚合多尺度的特征图,使得网络可以更好地捕捉不同尺度目标的信息。
3. SAM模块:YOLOv4还引入了SAM(Spatial Attention Module)模块,用于增强特征图中的空间注意力。SAM模块通过计算特征图中每个位置的通道间相关性,来提取更具有区分度的特征。
4. PAN模块:YOLOv4还引入了PAN(Path Aggregation Network)模块,用于进一步提升特征融合的效果。PAN模块通过自顶向下和自底向上的路径来聚合多尺度的特征图,并通过特征金字塔结构来提取不同尺度的目标信息。
5. CIOU损失函数:YOLOv4使用了CIOU(Complete Intersection over Union)损失函数来度量目标框的预测精度。CIOU损失函数考虑了目标框的位置、大小和形状等因素,相比于传统的IOU损失函数,可以更准确地评估目标框的匹配程度。