Yolov8小目标检测-添加模块改进-实验记录
简介,本文通过结合了一些先进的算法改进了yolov8小目标检测能力,以下是一些记录。
数据集:足球比赛数据集,里面只有两个类别足球和人。
import os
from ultralytics import YOLOmodel = YOLO('yolov8n.yaml') # 后缀n就调用n的模型# Train the model
model.train(data='./ultralytics/datasets/soccer.yaml', epochs=100, imgsz=640)# val
metrics = model.val() # no arguments needed, dataset and settings remembered
metrics.box.map # map50-95
metrics.box.map50 # map50
metrics.box.map75 # map75
metrics.box.maps # # predict
# model.predict('datasets/soccernet/tracking/images/test/SNMOT-132/img1', save=True, imgsz=640, conf=0.5)
# results = model('datasets/soccernet/tracking/images/train/SNMOT-061/img1/')
# for result in results:
# boxes = result.data # Boxes object for bbox outputs
# masks = result.masks # Masks object for segmentation masks outputs
# keypoints = result.keypoints # Keypoints object for pose outputs
# probs = result.probs # Class probabilities for classification outputs# export
# model.export(format='onnx')
以下是我实验的一些记录:持续更新中~
实验1. baseline: 使用yolov8n.yaml训练
map: 0.371
person: 0.648
soccer: 0.095
实验2. 使用yolov8n-p2.yaml训练,四个头预测目标,大尺寸的特征图P2也预测目标。足球提升4%。
复杂度:277 layers, 3354144 parameters, 3354128 gradients, 17.3 GFLOPs
map: 0.387
person: 0.639
soccer: 0.135
实验3. 使用yolov8-p2-exp1-spdconv.yaml训练(注意调用其中的n模型需要这样调用model = YOLO('yolov8n-p2-exp1-spdconv.yaml')
),在yolov8后加n即可。把conv修改成spdconv,减少步长和池化对小目标检测的影响,原论文链接 。
添加新模块的步骤如下:
- 1. 在ultralytics/nn/modules/conv.py下添加,space_to_depth。
- 2. 在ultralytics/nn/modules/init.py添加模块
- 3. 在ultralytics/nn/tasks.py添加模块
- 4. 在ultralytics/nn/tasks.py,添加通道数判断,用于后续提取指定序号的模块的输出。
最后新建配置文件yolov8-p2-exp1-spdconv.yaml,放置ultralytics/models/v8/yolov8-p2-exp1-spdconv.yaml,附上我的配置
# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLOv8 object detection model with P2-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect# Parameters
nc: 80 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'# [depth, width, max_channels]n: [0.33, 0.25, 1024]s: [0.33, 0.50, 1024]m: [0.67, 0.75, 768]l: [1.00, 1.00, 512]x: [1.00, 1.25, 512]# YOLOv8.0 backbone, 修改space_to_depth后面模块的输入通道数4倍
backbone:# [from, repeats, module, args]- [-1, 1, Conv, [64, 3, 1]] # 0-P1/2- [-1,1,space_to_depth,[1]]- [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]] # 128*4,2-P2/4- [-1,1,space_to_depth,[1]]- [-1, 3, C2f, [128, True]] # 128*4- [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]] # 5-P3/8- [-1,1,space_to_depth,[1]]- [-1, 6, C2f, [256, True]] # 256*4- [-1, 1, Conv, [512, 3, 1]] # 8-P4/16- [-1,1,space_to_depth,[1]]- [-1, 6, C2f, [512, True]] # 512*4- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 1]] # 11-P5/32- [-1,1,space_to_depth,[1]]- [-1, 3, C2f, [1024, True]] # 1024*4- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 14# YOLOv8.0-p2 head
head:- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]- [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4- [-1, 3, C2f, [512]] # 17- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]- [[-1, 7], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3- [-1, 3, C2f, [256]] # 20 (P3/8-small)- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]- [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P2- [-1, 3, C2f, [128]] # 23 (P2/4-xsmall)- [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]]- [-1,1,space_to_depth,[1]]- [[-1, 20], 1, Concat, [1]] # cat head P3- [-1, 3, C2f, [256]] # 27 (P3/8-small)- [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]]- [-1,1,space_to_depth,[1]]- [[-1, 17], 1, Concat, [1]] # cat head P4- [-1, 3, C2f, [512]] # 31 (P4/16-medium)- [-1, 1, Conv, [512, 3, 1]]- [-1,1,space_to_depth,[1]]- [[-1, 14], 1, Concat, [1]] # cat head P5- [-1, 3, C2f, [1024]] # 35 (P5/32-large)- [[23, 27, 31, 35], 1, Detect, [nc]] # Detect(P2, P3, P4, P5)
复杂度:285 layers, 3330792 parameters, 3330776 gradients, 20.2 GFLOPs
map: -
person: -
soccer: -
实验4. 使用CoTAttention替换bottleneck里面的conv。配置文件yolov8-p2-exp2-cotattention.yaml。
- 添加模块步骤与上述相似,这里就贴几张图。
复杂度:349 layers, 2436264 parameters, 2436248 gradients, 10.9 GFLOPs
map: -
person: -
soccer: -
相关文章:

Yolov8小目标检测-添加模块改进-实验记录
简介,本文通过结合了一些先进的算法改进了yolov8小目标检测能力,以下是一些记录。 数据集:足球比赛数据集,里面只有两个类别足球和人。 import os from ultralytics import YOLOmodel YOLO(yolov8n.yaml) # 后缀n就调用n的模型…...

2023国家网络安全宣传周|邮件安全意识培训-钓鱼篇
干货满满 建议收藏 反复阅读 钓鱼邮件 钓鱼邮件是指黑客伪装成同事、合作伙伴、朋友、家人等用户信任的人,通过发送电子邮件的方式,诱使用户回复邮件、点击嵌入邮件正文的恶意链接或者打开邮件附件以植入木马或间谍程序,进而窃取用户敏感数据、个人银行…...
【Leetcode】140.单词拆分II(Hard)
一、题目 1、题目描述 给定一个字符串 s 和一个字符串字典 wordDict ,在字符串 s 中增加空格来构建一个句子,使得句子中所有的单词都在词典中。以任意顺序 返回所有这些可能的句子。 注意:词典中的同一个单词可能在分段中被重复使用多次。 示例1: 输入: s = "cat…...

【数据结构-堆】堆
💝💝💝欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:kuan 的首页,持续学…...

Ansible 自动化运维工具部署主从数据库+读写分离
文章目录 Ansible 自动化运维工具部署主从数据库读写分离一、主从复制和读写分离介绍二、准备工作(1)节点规划(2)修改主机名(3)免密(4)配置IP映射(5)安装ansi…...
蓝桥杯官网填空题(星期几)
题目描述 本题为填空题,只需要算出结果后,在代码中使用输出语句将所填结果输出即可。 1949 年的国庆节( 10 月 1 日)是星期六。 今年(2012)的国庆节是星期一。 那么,从建国到现在࿰…...

《向量数据库指南》——向量数据库会是 AI 的“iPhone 时刻”吗?
最近一年,以 ChatGPT、LLaMA 为代表的大语言模型的兴起,将向量数据库的发展推向了新的高度。 向量数据库是一种在机器学习和人工智能领域日益流行的新型数据库,它能够帮助支持基于神经网络而不是关键字的新型搜索引擎。向量数据库不同于传统的关系型数据库,例如 PostgreSQ…...

案例实践丨基于SkyWalking全链路监控的微服务系统性能调优实践篇
1背景 随着开源社区和云计算的快速推进,云原生微服务作为新型应用系统的核心架构,得到了越来越广泛的应用。根据Gartner对微服务的定义:“微服务是范围狭窄、封装紧密、松散耦合、可独立部署且可独立伸缩的应用程序组件。” 微服务之父&…...

C++信息学奥赛1170:计算2的N次方
#include <iostream> #include <string> #include <cstring>using namespace std;int main() {int n;cin >> n; // 输入一个整数nint arr[100];memset(arr, -1, sizeof(arr)); // 将数组arr的元素初始化为-1,sizeof(arr)表示arr数组的字节…...
windos本地文件上传到ubuntu
如何把本地文件放到服务器上 scp /path/to/local/file usernameserver:/path/to/remote/directoryusernameserver 是服务器名和IP...

做软件测试,掌握哪些技术才能算作“测试大佬”?
一、过硬的基础能力 其实所有的测试大佬都是从底层基础开始的,随着时间,经验的积累慢慢变成大佬。要想稳扎稳打在测试行业深耕,成为测试大牛,首当其冲的肯定就是拥有过硬的基础,所有的基础都是根基,后期所有…...

【算法与数据结构】530、LeetCode二叉搜索树的最小绝对差
文章目录 一、题目二、解法三、完整代码 所有的LeetCode题解索引,可以看这篇文章——【算法和数据结构】LeetCode题解。 一、题目 二、解法 思路分析:二叉搜索树的性质是左子树的所有节点键值小于中间节点键值,右子树的所有节点键值大于中间节…...

input输入事件
我要实现input输入框一边输入,一边在控制台输出结果 现有如下代码 <body><input type"text" onchange"myFunction()" /><script>function myFunction(){console.log(999)}</script> </body> 当敲下回车键后才会…...

接入 NVIDIA A100、吞吐量提高 10 倍!Milvus GPU 版本使用指南
Milvus 2.3 正式支持 NVIDIA A100! 作为为数不多的支持 GPU 的向量数据库产品,Milvus 2.3 在吞吐量和低延迟方面都带来了显著的变化,尤其是与此前的 CPU 版本相比,不仅吞吐量提高了 10 倍,还能将延迟控制在极低的水准。…...

php://filter协议在任意文件读取漏洞(附例题)
php://filter php://fiter 中文叫 元器封装,咱也不知道为什么这么翻译,目前我的理解是可以通过这个玩意对上面提到的php IO流进行处理,及现在可以对php的 IO流进行一定操作。 过滤器:及通过php://filter 对php 的IO流进行的具体…...

【Redis】1、NoSQL之Redis的配置及优化
关系数据库与非关系数据库 关系型数据库 关系型数据库是一个结构化的数据库,创建在关系模型(二维表格模型)基础上,一般面向于记录。 SQL 语句(标准数据查询语言)就是一种基于关系型数据库的语言&a…...
9.5QTday6作业
面试题1:c语言中的static和c中的static的用法 在c语言中: 1.static修饰的全局变量作用域限制在当前文件,无法被外部文件所引用。2.static修饰的局部变量延长生命周期,但不改变作用域,同样无法被外部文件所引用。3.st…...

Redis I/O多路复用机制
一、基础回顾 1.1 多路复用要解决什么问题 并发多客户端连接场景,在多路复用之前最简单和典型的方案就是同步阻塞网络IO模型。 这种模式的特点就是用一个进程来处理一个网络连接(一个用户请求),比如一段典型的示例代码如下。 直接调用 recv 函数从一个 socket 上…...

Matlab 2016安装MinGW-w64-4.9.2
Matlab 2016安装MinGW-w64-4.9.2 项目需求:需要将matlab中的.m文件编译为cpp文件 .dll .h .lib。 我相信大家在对matlab2016安装MinGW-w64出现了各种各样的问题。如:4.9.2安装失败;安装了其他版本但是matlab检测不到,或者其他各种…...

Tomcat配置ssl、jar包
Tomcat配置ssl 部署tomcat服务,项目做到用https访问,使用nginx去做,访问任意一个子网站,都是https 或者 医美项目需要 上传jdk 456 tomcat war包 [nginx-stable] namenginx stable repo baseurlhttp://nginx.org/packages/…...

深度学习在微纳光子学中的应用
深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向: 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应,替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…...

C++初阶-list的底层
目录 1.std::list实现的所有代码 2.list的简单介绍 2.1实现list的类 2.2_list_iterator的实现 2.2.1_list_iterator实现的原因和好处 2.2.2_list_iterator实现 2.3_list_node的实现 2.3.1. 避免递归的模板依赖 2.3.2. 内存布局一致性 2.3.3. 类型安全的替代方案 2.3.…...

Spark 之 入门讲解详细版(1)
1、简介 1.1 Spark简介 Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms, Machines, and People Lab)开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处&…...

8k长序列建模,蛋白质语言模型Prot42仅利用目标蛋白序列即可生成高亲和力结合剂
蛋白质结合剂(如抗体、抑制肽)在疾病诊断、成像分析及靶向药物递送等关键场景中发挥着不可替代的作用。传统上,高特异性蛋白质结合剂的开发高度依赖噬菌体展示、定向进化等实验技术,但这类方法普遍面临资源消耗巨大、研发周期冗长…...

对WWDC 2025 Keynote 内容的预测
借助我们以往对苹果公司发展路径的深入研究经验,以及大语言模型的分析能力,我们系统梳理了多年来苹果 WWDC 主题演讲的规律。在 WWDC 2025 即将揭幕之际,我们让 ChatGPT 对今年的 Keynote 内容进行了一个初步预测,聊作存档。等到明…...

苍穹外卖--缓存菜品
1.问题说明 用户端小程序展示的菜品数据都是通过查询数据库获得,如果用户端访问量比较大,数据库访问压力随之增大 2.实现思路 通过Redis来缓存菜品数据,减少数据库查询操作。 缓存逻辑分析: ①每个分类下的菜品保持一份缓存数据…...

dify打造数据可视化图表
一、概述 在日常工作和学习中,我们经常需要和数据打交道。无论是分析报告、项目展示,还是简单的数据洞察,一个清晰直观的图表,往往能胜过千言万语。 一款能让数据可视化变得超级简单的 MCP Server,由蚂蚁集团 AntV 团队…...

【数据分析】R版IntelliGenes用于生物标志物发现的可解释机器学习
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者! 文章目录 介绍流程步骤1. 输入数据2. 特征选择3. 模型训练4. I-Genes 评分计算5. 输出结果 IntelliGenesR 安装包1. 特征选择2. 模型训练和评估3. I-Genes 评分计…...

佰力博科技与您探讨热释电测量的几种方法
热释电的测量主要涉及热释电系数的测定,这是表征热释电材料性能的重要参数。热释电系数的测量方法主要包括静态法、动态法和积分电荷法。其中,积分电荷法最为常用,其原理是通过测量在电容器上积累的热释电电荷,从而确定热释电系数…...

iview框架主题色的应用
1.下载 less要使用3.0.0以下的版本 npm install less2.7.3 npm install less-loader4.0.52./src/config/theme.js文件 module.exports {yellow: {theme-color: #FDCE04},blue: {theme-color: #547CE7} }在sass中使用theme配置的颜色主题,无需引入,直接可…...