官方正品 | Ultralytics YOLOv8算法来啦(尖端SOTA模型)

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🚀🚀🚀卷王之王 | Ultralytics YOLOv8 算法来啦!!✨✨✨


【前期回顾】🚴‍♀️

1.YOLO算法创新改进系列项目汇总(入门级教程指南)

2.改进YOLOv5/YOLOv7——魔改YOLOv5/YOLOv7提升检测精度(涨点必备)

3.手把手教你搭建属于自己的PyQt5-YOLOv5目标检测平台(保姆级教程)

4.YOLO算法改进之结合GradCAM可视化热力图(附详细教程)

5.人工智能前沿——玩转OpenAI语音机器人ChatGPT(中文版)

6.美团出品 | YOLOv6 v3.0 is Coming(超越YOLOv7、v8)

一、前言简介 🎄🎈

📚 代码地址:卷王之王 | YOLOv8代码下载地址

📚 详细文档:https://v8docs.ultralytics.com/

YOLOv8 是 Ultralytics 开发的 YOLO(You Only Look Once)物体检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的SOTA模型,它建立在先前YOLO成功基础上,并引入了新功能和改进,以进一步提升性能和灵活性。它可以在大型数据集上进行训练,并且能够在各种硬件平台上运行,从CPU到GPU。

不仅如此,YOLOv8还有一个关键特性是它的可扩展性,由于其被设计成一个框架,支持所有以前YOLO的版本,使得在不同版本之间切换和比较它们的性能变得容易。

YOLOv8创新改进点:

1.Backbone。使用的依旧是CSP的思想,不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块,实现了进一步的轻量化,同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块;

2.PAN-FPN。毫无疑问YOLOv8依旧使用了PAN的思想,不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到,YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了,同时也将C3模块替换为了C2f模块

3.Decoupled-Head。是不是嗅到了不一样的味道?是的,YOLOv8走向了Decoupled-Head;

4.Anchor-Free。YOLOv8抛弃了以往的Anchor-Base,使用了Anchor-Free的思想;

5.损失函数。YOLOv8使用VFL Loss作为分类损失,使用DFL Loss+CIOU Loss作为分类损失;

6.样本匹配。YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式,而是使用了Task-Aligned Assigner匹配方式。

🍀 下面,请小伙伴们先睹为快!👇👇👇

(一)相关实验效果

(二)模型文件代码

# Ultralytics YOLO 🚀, GPL-3.0 license# Parameters
nc: 80  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # scales module repeats
width_multiple: 0.50  # scales convolution channels# YOLOv8.0s backbone
backbone:# [from, repeats, module, args]- [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]]  # 0-P1/2- [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]  # 1-P2/4- [-1, 3, C2f, [128, True]]- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]  # 3-P3/8- [-1, 6, C2f, [256, True]]- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]  # 5-P4/16- [-1, 6, C2f, [512, True]]- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]]  # 7-P5/32- [-1, 3, C2f, [1024, True]]- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]  # 9# YOLOv8.0s head
head:- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]- [[-1, 6], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P4- [-1, 3, C2f, [512]]  # 13- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]- [[-1, 4], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P3- [-1, 3, C2f, [256]]  # 17 (P3/8-small)- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]- [[-1, 12], 1, Concat, [1]]  # cat head P4- [-1, 3, C2f, [512]]  # 20 (P4/16-medium)- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]- [[-1, 9], 1, Concat, [1]]  # cat head P5- [-1, 3, C2f, [1024]]  # 23 (P5/32-large)- [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc]]  # Detect(P3, P4, P5)

二、创新改进模块 🎄🎈

(一)C2f模块

C2f模块对应代码:

class C2f(nn.Module):# CSP Bottleneck with 2 convolutionsdef __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5):  # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansionsuper().__init__()self.c = int(c2 * e)  # hidden channelsself.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1)self.cv2 = Conv((2 + n) * self.c, c2, 1)  # optional act=FReLU(c2)self.m = nn.ModuleList(Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g, k=((3, 3), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n))def forward(self, x):y = list(self.cv1(x).split((self.c, self.c), 1))y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)return self.cv2(torch.cat(y, 1))

(二)SPPF

SPPF对应代码:

class SPPF(nn.Module):# Spatial Pyramid Pooling - Fast (SPPF) layer for YOLOv5 by Glenn Jocherdef __init__(self, c1, c2, k=5):  # equivalent to SPP(k=(5, 9, 13))super().__init__()c_ = c1 // 2  # hidden channelsself.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)self.cv2 = Conv(c_ * 4, c2, 1, 1)self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=1, padding=k // 2)def forward(self, x):x = self.cv1(x)with warnings.catch_warnings():warnings.simplefilter('ignore')  # suppress torch 1.9.0 max_pool2d() warningy1 = self.m(x)y2 = self.m(y1)return self.cv2(torch.cat([x, y1, y2, self.m(y2)], 1))

(三)PAN-FPN

(四)Decoupled-Head

YOLOv8算法中使用了Decoupled-Head,具体结构如下:


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【YOLO创新算法尝新系列】

🏂 美团出品 | YOLOv6 v3.0 is Coming(超越YOLOv7、v8)

🏂 官方正品 | Ultralytics YOLOv8算法来啦(尖端SOTA模型)

🏂 改进YOLOv5/YOLOv7——魔改YOLOv5/YOLOv7提升检测精度(涨点必备)

——————————————🌴【重磅干货来袭】🎄——————————————

🚀一、主干网络改进(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ConvNeXt结构(纯卷积|超越Swin)

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合MobileOne结构(高性能骨干|仅需1ms)

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Swin Transformer V2(涨点神器)

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合BotNet(Transformer)

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之GSConv+Slim Neck(优化成本)

6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合新神经网络算子Involution(CVPR 2021)

7.目标检测算法——YOLOv7改进|增加小目标检测层

8.目标检测算法——YOLOv5改进|增加小目标检测层

9.目标检测算法——YOLOv5/v7改进之结合最强视觉识别模块CotNet(Transformer)

10.目标检测算法——YOLOv5/v7/v8改进结合即插即用的动态卷积ODConv(小目标涨点神器)

🌴 持续更新中……

🚀二、轻量化网络(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​RepVGG(速度飙升)

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​PP-LCNet(轻量级CPU网络)

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合轻量化网络MobileNetV3(降参提速)

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|结合轻量型网络ShuffleNetV2

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合轻量型Ghost模块

🌴 持续更新中……

🚀三、注意力机制(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5改进之结合CBAM注意力机制

2.目标检测算法——YOLOv7改进之结合CBAM注意力机制

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7之结合CA注意力机制

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ECA注意力机制

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合NAMAttention(提升涨点)

6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合GAMAttention

7.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合无参注意力SimAM(涨点神器)

8.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Criss-Cross Attention

9.​目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​SOCA(单幅图像超分辨率)

🌴 持续更新中……

🚀四、检测头部改进(持续更新中)🎄🎈

1.魔改YOLOv5/YOLOv7高阶版——改进之结合解耦头Decoupled_Detect

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合涨点Trick之ASFF(自适应空间特征融合)

🌴 持续更新中……

🚀五、空间金字塔池化(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​ASPP(空洞空间卷积池化金字塔)

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合特征提取网络RFBNet(涨点明显)

🌴 持续更新中……

🚀六、损失函数及NMS改进(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|将IOU Loss替换为EIOU Loss

2.目标检测算法——助力涨点 | YOLOv5改进结合Alpha-IoU

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SIoU

4.目标检测算法——YOLOv5将NMS替换为DIoU-NMS

5.目标检测算法——YOLOv5/v7/v8改进结合涨点Trick之Wise-IoU(超越CIOU/SIOU)

🌴 持续更新中……

🚀七、其他创新改进项目(持续更新中)🎄🎈

1.手把手教你搭建属于自己的PyQt5-YOLOv5目标检测平台(保姆级教程)

2.YOLO算法改进之结合GradCAM可视化热力图(附详细教程)

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SPD-Conv(低分辨率图像和小目标涨点明显)

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之更换FReLU激活函数

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合BiFPN

🌴 持续更新中……

🚀八、算法训练相关项目(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv7训练自己的数据集(保姆级教程)

2.人工智能前沿——玩转OpenAI语音机器人ChatGPT(中文版)

3.深度学习之语义分割算法(入门学习)

4.知识经验分享——YOLOv5-6.0训练出错及解决方法(RuntimeError)

5.目标检测算法——将xml格式转换为YOLOv5格式txt

6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7如何改变bbox检测框的粗细大小

7.人工智能前沿——6款AI绘画生成工具

8.YOLOv5结合人体姿态估计

9.超越YOLOv5,0.7M超轻量,又好又快(PP-YOLOE&PP-PicoDet)

10.目标检测算法——收藏|小目标检测的定义(一)

11.目标检测算法——收藏|小目标检测难点分析(二)

12.目标检测算法——收藏|小目标检测解决方案(三)

13.人工智能前沿——「全域全知全能」新宇宙ChatGPT

14.人工智能前沿——「小海带」超全视觉注意力机制资源分享(附下载链接)

🌴 持续更新中……

🚀九、数据资源相关项目(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——小目标检测相关数据集(附下载链接)

2.目标检测算法——3D公共数据集汇总(附下载链接)

3.目标检测算法——3D公共数据集汇总 2(附下载链接)

4.目标检测算法——行人检测&人群计数数据集汇总(附下载链接)

5.目标检测算法——遥感影像数据集资源汇总(附下载链接)

6.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总(附下载链接)

7.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总 2(附下载链接)

8.目标检测算法——图像分类开源数据集汇总(附下载链接)

9.目标检测算法——医学图像开源数据集汇总(附下载链接)

10.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总1(附下载链接)

11.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总2(附下载链接)

12.目标检测算法——垃圾分类数据集汇总(附下载链接)

13.目标检测算法——人脸识别数据集汇总(附下载链接)

14.目标检测算法——安全帽识别数据集(附下载链接)

15.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总(附下载链接)

16.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总 2(附下载链接)

17.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总(附下载链接)

18.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总 2(附下载链接)

19.收藏 | 机器学习公共数据集集锦(附下载链接)

20.目标检测算法——图像分割数据集汇总(附下载链接)

21.目标检测算法——图像分割数据集汇总 2(附下载链接)

22.收藏 | 自然语言处理(NLP)数据集汇总(附下载链接)

23.自然语言处理(NLP)数据集汇总 2(附下载链接)

24.自然语言处理(NLP)数据集汇总 3(附下载链接)

25.自然语言处理(NLP)数据集汇总 4(附下载链接)

26.目标检测算法——关键点检测数据集汇总(附下载链接)

27.目标检测算法——图像去雾开源数据集汇总(速速收藏)

28.目标检测算法——图像去噪开源数据集汇总(速速收藏)

29.目标检测算法——农业作物开源数据集汇总(收藏)

🌴 持续更新中……

🚀十、论文投稿相关项目(持续更新中)🎄🎈

1.论文投稿指南——收藏|SCI论文投稿注意事项(提高命中率)

2.论文投稿指南——收藏|SCI论文怎么投?(Accepted)

3.论文投稿指南——收藏|SCI写作投稿发表全流程

4.论文投稿指南——收藏|如何选择SCI期刊(含选刊必备神器)

5.论文投稿指南——SCI选刊

6.论文投稿指南——SCI投稿各阶段邮件模板

7.人工智能前沿——深度学习热门领域(确定选题及研究方向)

8.人工智能前沿——2022年最流行的十大AI技术

9.人工智能前沿——未来AI技术的五大应用领域

10.人工智能前沿——无人自动驾驶技术

11.人工智能前沿——AI技术在医疗领域的应用

12.人工智能前沿——随需应变的未来大脑

13.目标检测算法——深度学习知识简要普及

14.目标检测算法——10种深度学习框架介绍

15.目标检测算法——为什么我选择PyTorch?

16.知识经验分享——超全激活函数解析(数学原理+优缺点)

17.知识经验分享——卷积神经网络(CNN)

18.海带软件分享——Office 2021全家桶安装教程(附报错解决方法)

19.海带软件分享——日常办公学习软件分享(收藏)

20.论文投稿指南——计算机视觉 (Computer Vision) 顶会归纳

21.论文投稿指南——中文核心期刊

22.论文投稿指南——计算机领域核心期刊

23.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(计算机技术)

24.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(计算机技术2)

25.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(计算机技术3)

26.

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