目标检测新突破：YOLOv8核心技术详解

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目标检测新突破：YOLOv8核心技术详解

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CSDN

https://blog.csdn.net/hhl_work/article/details/141321146

YOLOv8作为新一代目标检测算法，通过引入注意力机制、卷积层优化、主干网络改进等创新技术，在保持高速度的同时显著提升了检测精度。本文将详细介绍YOLOv8的核心原理及其在多个基准数据集上的卓越表现。

YOLOv8的主要改进

YOLOv8相较于YOLOv7引入了一系列改进，这些改进主要集中在以下几个方面：

注意力机制：YOLOv8采用了多种注意力机制来增强模型的特征提取能力，如ECA（Efficient Channel Attention）、GAM（Global Attention Mechanism）等，这些注意力机制有助于模型更好地关注图像中的关键信息，提高检测精度。
卷积层优化：YOLOv8在卷积层上进行了创新，例如使用可变形卷积（Deformable Convolution）和动态卷积（Dynamic Convolution）等技术，这些技术可以提高模型对不同形状和大小目标的适应性。
主干网络改进：YOLOv8的主干网络也进行了优化，如使用MobileNetV4等轻量化网络结构，以减少模型的计算量并提高检测速度。
特征融合模块：YOLOv8引入了新的或改进的特征融合模块，例如BiFPN（Bidirectional Feature Pyramid Network）和AFPN（Asynchronous Feature Pyramid Network），这些模块有助于提高模型对多尺度目标的检测能力。
检测头改进：YOLOv8在检测头也进行了创新，例如使用RT-DETR（Routing Transformer for Detection）等技术，这些技术可以改善模型在不同尺寸目标上的检测效果。
损失函数和IoU优化：YOLOv8对损失函数和IoU（Intersection over Union）计算方法进行了改进，以提高模型的回归精度和检测性能。
NMS和其他模块的改进：YOLOv8还对非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）等其他模块进行了优化，以提高检测的准确性和效率。
轻量化设计：YOLOv8注重模型的轻量化设计，使其更适合在资源受限的设备上运行，例如使用VanillaNet等极简主义网络架构。
多尺度检测能力：YOLOv8通过改进，如使用SPD-Conv（Spatial Pyramid Depthwise Convolution）等技术，增强了对小目标和多尺度目标的检测能力。
优化器改进：YOLOv8还可能采用了新的优化器，如Lion等，以进一步提高训练效率和模型性能。

YOLOv8的算法概述

YOLOv8的结构基本上分为两个关键部分：骨干网络和检测头。骨干网的部分任务是从大量尺度的输入图像中提取各种丰富的特征。另一方面，检测头的任务是合并这些特征，并为边界框创建不同的高质量预测。

骨干网

YOLOv8的骨干网基于高效率网络（EfficientNet），这是一种最先进的神经网络架构，可以在各种计算机视觉任务上实现高熟练度和高性能。EfficientNet基于复合扩展的思想，可以以平衡的方式扩展网络宽度、深度和确定度。YOLOv8采用了EfficientNet-B4作为主干网络，它在速度和精度之间提供了很好的平衡，而且它可以从输入图像中提取丰富的多尺度特征。

Neck

采用路径聚合网络（PANet）Neck网络，以改善网络不同层次间的信息流和特征融合。PANet在特征金字塔网络（FPN）设计的基础上，增加了额外的自底向上的路径到传统的自顶向下路径。

检测头

YOLOv8的检测头基于NAS-FPN，是一种自动生成特征金字塔网络进行目标检测的神经架构搜索方法。NAS-FPN采用强化学习算法寻找最优的特征融合技术，该技术由一组组合操作和连接组成。NAS-FPN输出一个特征金字塔网络，称为NAS-FPN- cell，它可能是一个子网络，可以重新散列和堆叠以形成一个更大的网络。

新功能和增强

YOLOv8对以前的YOLO变体提供了一些现代特性和改进，例如新的损失函数，现代信息增强方法和现代评估度量。这些特性和升级计划是为了提高算法的执行和鲁棒性，并解决现有YOLO变体的一些限制和挑战。

增强后处理

YOLOv8在提高预测准确性和效率的后处理技术方面进行了改进：* 改进的非最大值抑制（NMS）：YOLOv8采用了一种增强的NMS算法，减少了假阳性数量并提高了目标检测的精确度。

训练技术

混合精度训练：YOLOv8利用混合精度训练，结合16位和32位浮点运算。这种技术加快了训练过程，减少了内存使用，同时不牺牲模型精度。混合精度训练对于计算能力和内存有限的边缘设备特别有利。

超参数优化：YOLOv8包括自动超参数优化，调整模型的超参数以达到最佳性能。这个过程涉及运行多个具有不同超参数设置的训练实验，并选择最佳配置。自动超参数优化节省了时间，并确保模型在各种任务和数据集上表现良好。

新增损失函数

YOLOv8采用了一种称为Focal loss的现代损失函数，这是一种以困难的插图为中心的损失工作，降低了简单案例的影响。焦损使用一个调节因子来降低对分类良好的插图的贡献，以及一个缩放因子来调整阳性和阴性样本。焦点损失对于提高检测结果的召回率和精度具有重要意义，特别是对于不平衡和有噪声的数据集，其中大部分情况是简单的或不相关的。