yolov8 轻量化
时间: 2023-10-29 17:06:47 浏览: 131
根据提供的引用内容,YOLOv8是YOLO系列的最新版本,它在YOLOv5的基础上进行了改进和优化,其中包括轻量化。YOLOv8使用了C2f模块替换了YOLOv5中的C3模块,实现了进一步的轻量化。此外,YOLOv8还使用了Anchor-Free的思想,抛弃了以往的Anchor-Base,使用了Decoupled-Head,通过两个头分别输出cls与reg的输出,使用了VFL Loss作为分类损失,使用了Task-Aligned Assigner匹配方式等等。这些改进和优化使得YOLOv8在保持准确率的同时,具有更高的速度和更小的模型体积,从而实现了轻量化。
相关问题
yolov8轻量化卷积
Yolov8是一种目标检测算法,它采用了卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)来实现物体检测。轻量化卷积是在Yolov8的基础上进行了优化,以减少模型的计算量和参数数量,从而使得模型更加轻量化。
在Yolov8轻量化卷积中,通常会采用一些技术来减少模型的大小和计算量,例如使用深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)代替传统的卷积操作,使用残差连接(Residual Connection)来减少信息丢失等。此外,还可以通过减少特征图的通道数、降低网络的层数或者采用更小的卷积核等方式来进一步减小模型的大小和计算量。
通过轻量化卷积,可以在保持较高检测精度的同时,减少模型的大小和计算量,使得在资源受限的设备上也能够进行实时目标检测。
yolov8轻量化魔改
YOLOv8轻量化魔改主要是通过对YOLOv5结构的修改来实现的。与YOLOv5相比,YOLOv8删除了PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构,并将C3模块替换为了C2f模块。此外,YOLOv8还选择去除了上采样之前的1×1卷积,直接将Backbone不同阶段输出的特征送入上采样操作。这样的修改使得YOLOv8在轻量化的同时保持了较好的检测性能。\[1\]\[3\]
此外,值得注意的是,YOLOv8的梯度流主分支可以根据需要使用不同的模块来替换,比如YOLOv6使用了重参模块RepVGGBlock,PP-YOLOE使用了RepResNet-Block,而YOLOv7使用了ELAN Block。这些替换模块可以根据具体的应用场景和需求进行选择。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv8的改进](https://blog.csdn.net/qq_33319476/article/details/128657138)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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