yolov8增添DW
时间: 2024-07-08 18:01:31 浏览: 103
YOLOv8(You Only Look Once Version 8)是一个基于YOLO(You Only Look Once)系列的实时目标检测算法的最新版本。YOLO算法以其高效性和实时性能而闻名,V8版本在此基础上进行了改进和扩展。
"DW"在YOLOv8中通常代表Depthwise Separable Convolution(深度可分离卷积)。这是一种特殊的卷积操作,将常规的卷积分解为两个步骤:深度卷积(depthwise convolution)和点卷积(pointwise convolution)。深度卷积只对输入的每个通道应用一个滤波器,减少了参数数量并提高了计算效率;点卷积则用于所有通道间的交互,恢复了信息融合的能力。
YOLOv8加入DW层的好处包括:
1. 参数减少:由于深度卷积减少了计算量,模型变得更轻量化,有助于在资源有限的设备上运行。
2. 计算加速:分离后的卷积使得计算更容易并行化,从而提高模型的推理速度。
3. 减少过拟合风险:结构上的简化可能降低模型复杂度,有利于防止过拟合现象。
相关问题
yolov8x_DW_FOCUS_sppc.yaml 是怎样改进yolov8的
YOLOv8x_DW_FOCUS_SPPC.yaml 是一个针对 YOLOv8(You Only Look Once Version 8)模型进行了特定优化的配置文件。在这个配置中,“DW”代表深度卷积(Depthwise Convolution),这是一种更轻量级的卷积操作,它只对每个输入通道应用一次滤波器,而不是所有通道一起。这有助于减少计算量并提高速度。
“Focus”可能是指模型关注区域检测的改进,通过聚焦于关键区域,提升目标检测的精度。焦点策略通常用于增强物体检测的定位能力。
"SPP"(Spatial Pyramid Pooling)则是一个特征金字塔结构,它将图像的不同尺度信息融合在一起,使得模型能够处理不同大小的目标,增强了模型的尺度不变性。
综合起来,这个配置文件可能调整了网络架构、使用了更有效的卷积层,并引入了空间金字塔池化来增强模型的性能和效率,同时可能会侧重于速度与准确度之间的平衡。
yolov8数据归一化
在进行yolov8数据归一化之前,你需要了解你的json文件中的bbox是使用哪种形式表示的。有两种情况:
1. bbox使用(x1, y1, x2, y2)表示边界框的情况。其中size表示图片的尺寸,一般可以从json文件中获取,以列表的形式储存,如[1920, 1080]。box表示json中的边界框bbox,同样以列表的形式表示。以下是转换的代码:
def convert(size, box):
dw = 1. / size
dh = 1. / size
x = (box + box) / 2.0
y = (box + box) / 2.0
w = box - box
h = box - box
x = x * dw
w = w * dw
y = y * dh
h = h * dh
return x, y, w, h
2. bbox使用(x, y, w, h)表示边界框的情况。以下是转换的代码:
def convert(size, box):
x, y, w, h = item['bbox']
dw = 1. / size
dh = 1. / size
x = x * dw
w = w * dw
y = y * dh
h = h * dh
return x, y, w, h
以上是yolov8数据归一化的方法,根据你的json文件中bbox的表示形式选择相应的转换方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov5_face_landmark:基于yolov5的人脸检测,带关键点检测](https://download.csdn.net/download/weixin_42107165/18354699)[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* [【深度学习】Yolov5标签归一化处理——json转换为txt](https://blog.csdn.net/weixin_39589455/article/details/124648388)[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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