yolov8改 common

YOLOv8 (You Only Look Once version 8) 是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，一种流行的实时目标检测算法。YOLO是一个端到端的物体检测模型，它在速度和准确性上取得了很好的平衡。YOLOv8改进了之前的版本，包括以下几个方面：

1. **模型结构优化**：YOLOv8采用了更紧凑的网络架构，减少了参数量，提高了计算效率。这通常意味着模型可以在较低的硬件配置下运行。

2. **多尺度训练**：YOLOv8允许对不同大小的输入进行训练，这样可以捕获更多尺度的目标，提高检测的鲁棒性。

3. **数据增强**：通过增强训练数据集，如随机裁剪、翻转、颜色变换等，来减少过拟合，提高模型泛化能力。

4. **融合特征层**：YOLOv8可能整合了来自不同层次的特征，以利用不同尺度的空间信息，提升检测性能。

5. **Mosaic训练技术**：这是一种扩展训练样本的方法，通过将四个小图像块合并成一个大图块进行训练，有助于模型更好地理解场景上下文。

6. **精度改进**：YOLOv8可能通过调整损失函数、优化超参数或使用更先进的算法来提高检测精度。

7. **可扩展性**：YOLOv8可能支持更多的预训练模型和自定义层，使得模型更加灵活，适应不同的应用场景。

**相关问题--:**
1. YOLOv8相对于YOLOv7有哪些主要优化？
2. 在YOLOv8中，如何利用多尺度训练来增强目标检测？
3. YOLOv8在实际应用中如何处理目标检测的复杂性和多样性？

相关问题

yolov8修改SPPF

### 修改YOLOv8中的SPPF层

空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling, SPP)及其变体SPPF (Spatial Pyramid Pooling - Fast) 是目标检测模型中用于增强感受野的重要组件之一。对于YOLOv8而言，调整或替换SPPF层能够进一步优化模型性能。

#### 实现方式

为了修改YOLOv8中的SPPF层，通常需要访问并编辑网络架构定义文件`yolov8.yaml`以及对应的Python实现代码。具体操作如下：

1. **定位原始SPPF模块**

首先，在配置文件`yolov8.yaml`内找到描述SPPF层的部分。此部分可能看起来像这样[^2]:

   sppf:
     from: [-1]
     number: 1
     module: models.common.SPPF
     args: [5, [128]]

2. **自定义SPPF类**

接着，在项目目录下创建一个新的Python脚本或者直接编辑现有的`models/common.py`来定义新的SPPF版本。例如，如果想要增加更多的池化分支，则可以在原有基础上扩展：

   import torch.nn as nn
   
   class CustomSPPF(nn.Module):
       def __init__(self, c1, k=5):  # 输入通道数c1, 卷积核大小k
           super().__init__()
           c_ = c1 // 2  # 中间层通道数
           self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
           self.cv2 = Conv(c_ * 4, c1, 1, 1)
           self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=1, padding=k // 2)

       def forward(self, x):
           x = self.cv1(x)
           y1 = self.m(x)
           y2 = self.m(y1)
           y3 = self.m(y2)
           return self.cv2(torch.cat([x, y1, y2, y3], dim=1))

3. **更新配置文件**

完成上述更改之后，返回到`yolov8.yaml`并将原有的SPPF指向新构建的CustomSPPF:

   custom_sppf:
     from: [-1]
     number: 1
     module: models.common.CustomSPPF
     args: [5, [128]]

#### 注意事项

- 在进行任何改动之前，请确保已经备份了原版的权重和其他重要资源。
- 测试阶段非常重要；即使理论上合理的改变也可能影响最终效果，因此建议通过实验验证每一步骤的效果。
- 如果引入额外参数（如更多卷积层），则需注意整体计算成本是否会超出预期范围。

YOLOV8改WIOU

### 实现 WIOU 损失函数在 YOLOv8 中的应用

为了使YOLOv8支持WIOU损失函数，需对原有代码进行特定修改。这些改动涉及模型训练阶段中的损失计算部分。

#### 1. 定义新的损失函数类
创建一个新的Python文件`losses.py`来定义WIOU损失函数：

import torch
from torchvision.ops import box_iou


class WIoULoss(torch.nn.Module):
    def __init__(self, eps=1e-7):
        super(WIoULoss, self).__init__()
        self.eps = eps
    
    def forward(self, pred_boxes, target_boxes):
        ious = box_iou(pred_boxes, target_boxes).diag()
        
        # 计算中心点距离平方
        center_diff_squared = ((pred_boxes[:, :2] - target_boxes[:, :2]) ** 2).sum(dim=-1)

        # 计算宽高比例差绝对值
        wh_ratio_clipped = torch.abs((pred_boxes[:, 2:] / target_boxes[:, 2:]) -
                                     (target_boxes[:, 2:] / pred_boxes[:, 2:]))
        
        Cw = torch.max(pred_boxes[:, None, 2], target_boxes[:, 2])
        Ch = torch.max(pred_boxes[:, None, 3], target_boxes[:, 3])

        c2 = Cw**2 + Ch**2 + self.eps
        
        w_pred, h_pred = pred_boxes[:, 2:].transpose(0, 1)
        w_gt, h_gt = target_boxes[:, 2:].transpose(0, 1)
        
        v = (4 / math.pi**2) * \
            torch.pow(
                torch.atan(w_gt/h_gt) - torch.atan(w_pred/h_pred),
                2
            )
            
        with torch.no_grad():
            alpha = v / (((1+ious)*(c2-center_diff_squared)/c2).clamp(min=self.eps)+v)
        
        wiou_term = (center_diff_squared/c2)+(wh_ratio_clipped.sum(dim=-1))
        return (1 - ious + wiou_term*v*alpha).mean()  # mean over all boxes per image

此段代码实现了WIOU损失函数的核心逻辑[^1]。

#### 2. 修改 `train.py` 文件
编辑YOLOv8项目的主训练脚本`train.py`，引入自定义的WIOU损失模块并替换默认的定位损失组件:

 from models.common import DetectMultiBackend
-from utils.loss import ComputeLoss
+from losses import WIoULoss
...
 class Trainer:
     ...
     
     def init_losses(self):
         device = next(model.parameters()).device
         
-        compute_loss = ComputeLoss(model)
+        compute_loss = WIoULoss().to(device=device)
+
         return compute_loss
     
     def train_step(self, ...):
         ...
         preds = model(imgs)
-        loss, loss_items = compute_loss(preds, labels)
+        loss = compute_loss(preds[..., :4].reshape(-1, 4), 
+                            labels['bboxes'].reshape(-1, 4))

上述更改确保了每次迭代期间都会调用新定义的WIOU损失函数来进行边界框回归任务的学习信号传递[^2]。

#### 3. 更新配置文件
最后一步是在YOLOv8对应的`.yaml`配置文件里指定使用这个定制化的损失函数作为bbox损失项的一部分。这通常涉及到调整超参数设置以及可能需要重新校准一些预设权重初始化策略以适应新型损失的影响范围。

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