STANet的网络结构剖析

STANet是一种基于孪生神经网络的时空注意力变化检测模型。它的网络结构主要包括特征提取器和变化检测器。

特征提取器使用了ResNet-18作为基础网络。ResNet-18是一种用于图像分类任务的卷积神经网络。然而，由于变化检测是一种密集分类任务，所以在STANet中省略了ResNet-18中的全局池化层和全连接层。

变化检测器使用了时空注意力机制，以捕捉时空特征之间的关系。具体来说，STANet使用了BAM（Bottleneck Attention Module）来增强特征的表示能力。BAM通过引入两个并行的分支，分别对通道维度和空间维度进行注意力机制的计算，从而提取更具有区分度的特征。

STANet还使用了一些评价指标来评估模型的性能，包括每一类的准确率、召回率和F1值。此外，STANet还与一些基线模型进行了比较，包括FCN-Network、FCN-Network+BAM和FCN-Network+PAM。

总结起来，STANet的网络结构包括特征提取器和变化检测器，其中特征提取器使用了ResNet-18作为基础网络，变化检测器使用了BAM来增强特征的表示能力。评价指标包括每一类的准确率、召回率和F1值，并与一些基线模型进行了比较。

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YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。YOLOv8的网络结构分析如下：

1. Backbone网络：YOLOv8使用Darknet-53作为其主干网络（backbone）。Darknet-53是一个53层的卷积神经网络，用于从输入图像中提取特征。

2. Neck网络：YOLOv8在Darknet-53之后添加了一个称为SPP（Spatial Pyramid Pooling）的模块。SPP模块可以在不同尺度上对特征进行池化操作，以捕捉不同大小的目标。

3. Head网络：YOLOv8的头部网络由多个卷积层和全连接层组成。这些层用于将特征映射转换为目标框的位置和类别预测。

4. 输出层：YOLOv8的输出层包含了预测的边界框位置和类别信息。每个边界框由一组坐标（x、y、宽度、高度）表示，并且与每个边界框相关联的还有一个置信度分数，用于表示该边界框中是否包含目标物体。