yolov8中的激活函数

在引用[3]中提到的YOLOv5/YOLOv7的utils/activations.py文件中，可以找到并添加想要替换的激活函数。其中，可以使用FReLU激活函数作为替代。FReLU是一种用于图像识别任务的简单但有效的激活函数，通过增加可忽略的空间条件开销将ReLU和PReLU扩展为2D激活函数。它能够在激活函数阶段实现像素级的空间信息建模能力，适用于目标检测、语义分割等目标识别任务。具体的实现代码如下：

class FReLU(nn.Module):
    def __init__(self, c1, k=3): # ch_in, kernel
        super().__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(c1, c1, k, 1, 1, groups=c1, bias=False)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(c1)
    
    def forward(self, x):
        return torch.max(x, self.bn(self.conv(x)))

通过将上述代码复制粘贴到utils/activations.py文件中，即可在YOLOv8中使用FReLU激活函数。

相关问题

yolov8改进激活函数

在yolov8中，对激活函数进行了改进。具体来说，yolov8使用了一种称为"mish"的激活函数。该函数是一种非线性函数，可以更好地捕捉图像中的细节和边缘信息。"mish"激活函数是通过将原始的ReLU激活函数进行修改得到的，它在保持ReLU的非线性特性的同时，通过引入一种平滑的曲线形状，使得激活函数更加平滑和连续。这种改进的激活函数在yolov8模型中的卷积神经单元中被使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv8详解 【网络结构+代码+实操】](https://blog.csdn.net/zyw2002/article/details/128732494)[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: 100%"]
[ .reference_list ]

yolov8改激活函数

在YOLOv8中，可以通过改变激活函数来改进网络的性能。其中一种改进的激活函数是GELU（Gaussian Error Linear Units）。GELU是一种非线性激活函数，它在深度学习中被广泛使用。它的定义为：

GELU(x) = 0.5 * x * (1 + tanh(√(2/π) * (x + 0.044715 * x^3)))

另外，在YOLOv8中还使用了一个名为nn.SiLU()的激活函数，它也被称为Swish函数，是由Google Brain的研究人员提出的一种激活函数。它的定义为：

SiLU(x) = x * sigmoid(x)

这两种激活函数都可以用于YOLOv8的网络中，以提高网络的性能和准确性。具体来说，可以通过在网络的相应层中替换激活函数为GELU或nn.SiLU()来实现。这样可以增加网络的非线性能力，提高模型的表达能力，从而提高检测的准确性和性能。

因此，如果要在YOLOv8中改变激活函数，可以选择使用GELU或nn.SiLU()来替代原有的激活函数，以改进网络的性能。<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.59】引入ASPP模块](https://blog.csdn.net/m0_70388905/article/details/129492136)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [YOLOv8讲解](https://blog.csdn.net/qq_39125451/article/details/131253907)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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