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目标检测算法：对比YOLOv3、YOLOv5、YOLOv8

news 2026/4/3 9:12:52

目标检测

YOLOv3

数据处理

  • 可输入任意大小的图片（特征图大小最好是32倍数）
  • Anchor：K-Means聚类+IOU+NMS

模型结构

  • Backbone
    • Darknet53
      • 无最大池化，步长2卷积层进行下采样
      • 每个Conv后 + BN + LeakyReLU
      • 引入残差结构
      • 中间层和某一层上采样拼接
    • 模块
      • CBL = Conv + BN + LeakyReLU
      • ResUnit = CBL + 残差
      • ResX = CBL + N个ResUnit
  • Head
    • Conf置信度：Logistic分类器（逻辑回归预测每个框的置信度分数）
    • Cls分类：BCELoss
    • Bbox目标框：MSELoss

YOLOv5

数据处理

  • 马赛克增强
  • Anchor-Based，K-means计算锚框（自适应锚框）

模型结构

  • Backbone
    • 输入进行特征提取
    • CSPDarkNet53或ResNet网络
    • 模块
      • CBS = Conv2d + BN + SILU
      • C3 = Conv + ResNet + Add + Concat
      • SPPF = Conv + Maxpool + Concat
  • Neck
    • FPN特征金字塔：上采样+下采样+横向连接，多尺度特征融合
    • 自顶向下：上采样融合不同层次特征融合
    • 自底向上：卷积层融合不同层次特征图
  • Head
    • Conf置信度：BCELoss
    • Cls分类：BCELoss
    • Bbox目标框：CIOU

迭代

  • 300

YOLOv8

数据处理

  • Mosaic增强
  • CutMix、Mixup增强
  • Anchor-Free无锚框

模型结构

  • Backbone
    • CSPDarkNet
    • C3–>C2f
  • Neck
    • PANet，一个双向通路网络，引入了自下向上的路径
  • Head
    • Cls分类：BCELoss
    • Bbox目标框：CIOU + DFL（Distribution Focal Loss）

迭代

  • 500
  • 最后10轮，Mosaic增强替换为推理式的Letter box

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