【YOLOv8】YOLOv8结构解读

一、YOLOv8的网络结构 YOLOv8是YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法的最新版本，由Ultralytics团队开发。 YOLOv8在YOLOv5的基础上进行了多项改进，进一步提升了检测精度和速度。 1. Head YOLOv8的Head部分负责最终的检测任务，包括分类和回归。 Label Smoothing：YOLOv8使用了标签平滑技术，减少了过拟合的风险。 6. 性能 YOLOv8在COCO数据集上进行了广泛的实验，结果表明其在精度和速度之间取得了良好的平衡。 训练策略的改进 YOLOv8 在训练策略上进行了多项优化： 自对抗训练（SAT）：YOLOv8 引入了自对抗训练技术，通过生成对抗样本提升模型的鲁棒性。

YoloV8实战：使用YoloV8实现OBB框检测

OBB 格式示例 例如： 0 0.780811 0.743961 0.782371 0.74686 0.777691 0.752174 0.776131 0.749758 YoloV8实现OBB训练、 测试 YOLOv8 这里显示的是在DOTAv1数据集上预训练的 OBB 模型。 图像裁剪 第一种裁剪方法：直接使用YoloV8自己带的裁剪方法 这里用1.5版本的，链接如下：https://github.com/ultralytics/assets/releases/download YoloV8自带的数据集是将png转为jpg了，所以很小。这一点大家自行对比！

YoloV8改进策略：EfficientViT提升YoloV8的速度和精度，打造高效的YoloV8

将EfficientViT引入到YoloV8中，打造实时高效的YoloV8，效果如何呢？这篇文章将告诉你答案！ Yolov8官方结果 YOLOv8l summary (fused): 268 layers, 43631280 parameters, 0 gradients, 165.0 GFLOPs

YoloV8改进策略：RefConv打造轻量化YoloV8利器

我们使用RefConv替换YoloV8中的卷积，既能提高精度，又能降低运算量，使得模型更加轻量化！ spm=1001.2014.3001.5502 YoloV8官方结果 YOLOv8l summary (fused): 268 layers, 43631280 parameters, 0 gradients 总结 本文使用RefConv改进了YoloV8。其实我也尝试了很多种改进方式，没有效果。

YoloV8改进策略：LSKNet加入到YoloV8中，打造更适合小目标的YoloV8

我们将其引入到YoloV8网络，进一步探索LSKNet在Yolo系列框架的应用，优化网络的性能。 Yolov8官方结果 YOLOv8l summary (fused): 268 layers, 43631280 parameters, 0 gradients, 165.0 GFLOPs

YoloV8改进策略：聚焦线性注意力重构YoloV8

本文将FLatten Transformer的线性注意力机制引入YoloV8，重构YoloV8的模块。 YoloV8官方测试结果 YOLOv8l summary (fused): 268 layers, 43631280 parameters, 0 gradients, 165.0 GFLOPs

YoloV8改进策略：FastVit与YoloV8完美融合，重参数重构YoloV8网络（全网首发）

Yolov8官方结果 YOLOv8l summary (fused): 268 layers, 43631280 parameters, 0 gradients, 165.0 GFLOPs 改进三 测试结果 YOLOv8l summary: 490 layers, 27270512 parameters, 0 gradients, 87.7 GFLOPs val: Scanning E:\yolov8

【YOLOv8】YOLOv8改进系列（6）----替换主干网络之VanillaNet

VanillaNet，是一种强调简洁性和优雅设计的新型神经网络架构。VanillaNet 通过避免深度结构、跳过连接和复杂的操作（如自注意力机制），实现了在计算机视觉任务中与深度复杂网络相当的性能，同时具有更高的效率和可部署性。

YoloV8改进策略：RepViT改进YoloV8，轻量级的Block助力YoloV8实现更好的移动性

Yolov8官方结果 YOLOv8l summary (fused): 268 layers, 43631280 parameters, 0 gradients, 165.0 GFLOPs

【YOLOv8】YOLOv8改进系列（9）----替换主干网络之RepViT

, [nc]] # Detect(P3, P4, P5) 第④步：验证是否加入成功 将train.py中的配置文件进行修改，并运行 不是每一粒种子都能开花，但播下种子就比荒芜的旷野强百倍 YOLOv8

【YOLOv8】YOLOv8改进系列（12）----替换主干网络之StarNet

YoloV8改进策略：Block改进|MBConv在YoloV8中的应用

在YoloV8中的应用：将MBConv模块替换YoloV8中的BottleNeck模块后，可以进一步提升YoloV8的计算效率和性能。 这是因为MBConv模块具有更高效的计算方式和更少的参数数量，能够更好地适应YoloV8的目标检测任务。 模型性能提升：除了训练速度的提升外，MBConv模块还能在一定程度上提高YoloV8的模型性能。 本文介绍了EfficientNetV2及其中的MBConv模块，并探讨了将MBConv模块应用于YoloV8中的可能性。 通过替换YoloV8中的BottleNeck模块为MBConv模块，可以显著加快训练速度并提高模型性能。这一改进为YoloV8的目标检测任务提供了更高效、更准确的解决方案。

【YOLOv8】YOLOv8改进系列（10）----替换主干网络之UniRepLKNet

论文介绍了一种名为 UniRepLKNet 的新型大核卷积神经网络（ConvNet），它在图像识别、音频、视频、点云、时间序列等多种模态的任务上表现出色，展示了卷积神经网络在多模态领域的巨大潜力。

【YOLOv8】YOLOv8改进系列（7）----替换主干网络之LSKNet

文章提出了一种名为 Large Selective Kernel Network（LSKNet）的新型网络架构，专门用于遥感图像中的目标检测任务。LSKNet 通过动态调整其大空间感受野，能够更好地模拟遥感场景中不同目标所需的长程上下文信息，从而显著提高了遥感目标检测的性能。

YoloV8改进策略：轻量级Slim Neck打造极致的YoloV8

如果用来改进YoloV8会怎么样呢？ Yolov8官方结果 YOLOv8l summary (fused): 268 layers, 43631280 parameters, 0 gradients, 165.0 GFLOPs

【YOLOv8】YOLOv8改进系列（8）----替换主干网络之Swin Transformer

论文介绍了一种新的视觉Transformer模型——Swin Transformer，它旨在成为计算机视觉领域的通用骨干网络。Swin Transformer通过其独特的层次化结构和移位窗口（Shifted Windows）机制，解决了传统Transformer在视觉任务中的计算复杂度问题，并在图像分类、目标检测和语义分割等多个任务中取得了优异的性能。

Yolov8 源码解析（四十）

\yolov8\ultralytics\utils\benchmarks.py # 从 glob 模块中导入 glob 函数，用于文件路径的模糊匹配 import glob # 导入 os 模块，提供了许多与操作系统交互的函数 ): self.rf.workspace(workspace).project(project).version(version).download("yolov8 \yolov8\ultralytics\utils\callbacks\base.py # Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license """Base callbacks." \yolov8\ultralytics\utils\callbacks\comet.py # Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license # 导入必要的模块和变量 from 创建 experiment.log_other("Created from", "yolov8") except Exception as e: # 异常处理

YoloV8改进策略：Inner-IoU+clou，YoloV8的涨点明珠

本文使用Inner-IoU+clou改进YoloV8，在我自己的数据及实现了轻微的涨点，这也是符合预期的！这种改进涨点有限，而且要反复调整因子的比率才行！ spm=1001.2014.3001.5501 YoloV8官方结果 YOLOv8l summary (fused): 268 layers, 43631280 parameters, 0 gradients

YoloV8改进策略：Hiera改进YoloV8，实现精度和速度的双提升！

spm=1001.2014.3001.5502 YoloV8的官方结果 YOLOv8l summary (fused): 268 layers, 43631280 parameters, 0 gradients

【YOLOv8】YOLOv8改进系列（2）----替换主干网络之FasterNet（CVPR 2023）

二、网络结构 YOLOv8结构 修改后结构： 三、具体添加方法 第①步：创建FasterNet.py 创建完成后，将下面代码直接复制粘贴进去： import torch, yaml import torch.nn