yolov8 act
时间: 2023-11-03 22:05:30 浏览: 40
YOLOv8是一种目标检测算法,它是在YOLOv5的基础上进行改进的。YOLOv8使用了Decoupled-Head和DFL的思想,同时回归头的通道数也变成了4*reg_max的形式。此外,YOLOv8还有一些其它的改进,例如使用了更高效的backbone网络和更加准确的anchor box等。总的来说,YOLOv8在目标检测方面有着更好的性能和更高的效率。
相关问题
yolov8的cbl模块
很抱歉,目前还没有yolov8这个版本的yolo模型,可能是您想问的是yolov5或yolov4。不过yolov5和yolov4中都有cbl模块,这里以yolov5为例进行介绍。
yolov5中的cbl模块是由Conv、BN、Leaky_relu三个子模块组成的,其中Conv是卷积层,BN是批归一化层,Leaky_relu是激活函数层。cbl模块的作用是对输入进行卷积操作,并对卷积结果进行批归一化和激活函数处理,从而得到输出。
以下是yolov5中cbl模块的代码实现:
```python
class CBL(nn.Module):
# Convolution + BatchNorm + LeakyReLU
def __init__(self, ch_in, ch_out, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True):
super(CBL, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(ch_in, ch_out, kernel_size=k, stride=s, padding=k // 2 if p is None else p, groups=g, bias=False)
self.bn = nn.BatchNorm2d(ch_out)
self.act = nn.LeakyReLU(0.1, inplace=True) if act else nn.Identity()
def forward(self, x):
return self.act(self.bn(self.conv(x)))
```
YOLOv5acmix
根据提供的引用内容,我们可以得知YOLOv5acmix是在YOLOv5的基础上添加了ACmix模块。ACmix模块是一种新型的卷积神经网络模块,可以提高模型的精度和速度。如果想要使用YOLOv5acmix,需要按照以下步骤进行操作:
1. 下载YOLOv5代码库并安装依赖项。
2. 在parse_model函数中找到模块加载相关的代码,并添加ACmix模块。
```python
if m in { Conv, GhostConv, Bottleneck, GhostBottleneck, SPP, SPPF, DWConv, MixConv2d, Focus, CrossConv, CTR3, BottleneckCSP, C3, C3SPP, C3Ghost, ACmix, nn.ConvTranspose2d, DWConvTranspose2d, C3x}:
# 加载ACmix模块
if m == ACmix:
module = ACmix(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=stride, padding=padding, dilation=dilation, groups=groups, bias=bias, act=act, se_ratio=se_ratio, reduction=reduction)
else:
module = m(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=stride, padding=padding, dilation=dilation, groups=groups, bias=bias)
```
3. 在训练模型时,使用YOLOv5acmix作为模型的backbone。