yolo v8更换骨干网络

YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，旨在实时快速准确地检测图像中的目标。它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。

在YOLOv8中，骨干网络是指用于提取图像特征的网络结构。骨干网络的性能直接影响到YOLOv8的检测能力和速度。

YOLOv8最初采用的骨干网络是Darknet-53，该网络由53个卷积层组成，能够提取出丰富的高级特征。然而，随着技术的发展和研究的深入，人们发现Darknet-53在计算效率和检测性能上还有改进的空间。

为了提升YOLOv8的性能，研究人员决定将原先的骨干网络Darknet-53替换为更先进的网络结构。经过一系列实验和比较，他们选取了CSPDarknet53作为YOLOv8的新骨干网络。

CSPDarknet53是一种具有较低计算复杂度和更高性能的网络结构。它采用了密集跳跃连接（Dense Skip Connections）和上、下采样策略，能够更好地平衡特征的提取和特征的保留。与Darknet-53相比，CSPDarknet53在保持检测精度的同时提升了运行速度。

通过将CSPDarknet53引入YOLOv8，我们能够获得更准确、更快速的目标检测结果。新的骨干网络不仅提高了模型的性能，还进一步推动了目标检测算法的发展。

相关问题

yolo11更换骨干

### 更换YOLOv11骨干网络的方法

#### 选择新的骨干网络
对于YOLOv11而言，可以考虑将传统的卷积神经网络(CNN)替换为更先进的架构如Swin Transformer来提升模型性能[^1]。

#### 修改配置文件
通常情况下，在基于PyTorch框架实现的YOLO版本里，骨干网络的选择是在`cfg`配置文件中定义好的。要更改这部分设置，则需编辑对应的`.yaml`或`.cfg`格式的配置文档。具体来说，找到描述backbone部分的内容并将其指向新采用的预训练权重路径以及相应的结构参数。

#### 实现细节调整
当决定使用像Swin Transformer这样的新型号作为基础组件时，可能还需要对原有项目中的其他地方做出相应改动以确保兼容性和最佳效果：

- **输入尺寸适配**：确认输入图片大小满足所选transformer的要求；
- **特征图处理方式更新**：如果原版算法依赖特定形式的空间金字塔池化(SPP)，那么现在或许需要重新设计这一环节以便更好地配合attention机制工作；
- **损失函数微调**：考虑到不同类型的主干网可能会带来梯度传播特性的变化，适当调节各类loss项的比例有助于加速收敛过程；

import torch.nn as nn
from transformers import SwinModel

class YOLOv11WithSwin(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=80):
        super(YOLOv11WithSwin, self).__init__()
        
        # Load pre-trained swin transformer model
        self.backbone = SwinModel.from_pretrained('microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224')
    
        # Define neck and head layers here...
    
    def forward(self, x):
        features = self.backbone(x).last_hidden_state
        
        # Process through neck and then heads...

        return outputs

yolo v8训练分类网络

### 使用 YOLO v8 训练分类网络

为了使用YOLO v8训练分类网络，可以基于其目标检测框架调整配置文件并修改数据集标注方式来适应纯分类任务。通常情况下，YOLO被设计用于对象检测，即不仅识别图像中的物体类别还定位它们的位置；然而，当只关心类别的时候，则可简化为仅做分类。

#### 准备工作

安装依赖库：

pip install ultralytics

创建项目结构，包括但不限于`data`, `models`, 和 `runs` 文件夹分别存储数据集、预训练模型以及实验结果等[^1]。

#### 数据准备

对于分类任务而言，不再需要复杂的边界框标注，只需要提供每张图片对应的标签即可。假设有一个名为`custom_dataset`的数据集，其中包含两个子目录——`images`和`labels.txt`。这里`labels.txt`记录着所有样本的路径及其所属类别编号。

#### 修改配置文件

编辑适合于分类任务的yaml配置文件，在此文件内指定输入尺寸、批量大小、学习率以及其他超参数设置。注意移除或忽略任何有关锚点(anchors)设定的部分因为这些并不适用于单纯的分类场景。

#### 编写Python脚本执行训练过程

下面是一个简单的例子展示怎样编写一段Python代码来进行上述提到的操作:

from ultralytics import YOLO

# 加载预训练权重作为起点
model = YOLO('yolov8n-cls.pt')

# 定义数据集路径和其他必要的参数
dataset_path = 'path/to/custom_dataset'
epochs = 100
batch_size = 16

# 开始训练流程
results = model.train(data=dataset_path,
                      epochs=epochs,
                      batch=batch_size)

print(results)

这段程序首先导入了所需的模块，并实例化了一个带有特定初始化权重(`'yolov8n-cls.pt'`)的对象。接着指定了几个重要的选项比如迭代次数(`epochs`)和每次处理多少幅图(`batch_size`)之后调用了`.train()`方法启动实际的学习进程[^2]。