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tood最新视觉报道_tood是什么意思(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

tood

yolov8改进 1️⃣ 模型设计：YOLOv8引入了全新的SOTA模型，包括目标检测网络和基于YOLACT的实例分割模型。与YOLOv5相似，提供了不同尺度（N/S/M/L/X）的模型，以适应不同场景需求。 2️⃣ Backbone和Neck：调整第一个卷积层的kernel从6x6到3x3，优化初始特征提取。在所有C3模块中引入C2f结构，新增跳层连接和额外的Split操作，提升梯度流的丰富性。删除Neck模块中的两个卷积连接层，简化结构。调整Backbone中C2f的block数量，从3-6-9-3变为3-6-6-3，优化网络深度。对于不同大小的模型（N/S/M/L/X），观察到N/S和L/X两组模型只调整了缩放系数，而S/M/L等骨干网络的通道数设置并没有遵循同一套缩放系数。 3️⃣ Head：YOLOv8的Head经历了两大改进：从耦合头结构变为解耦头结构；从Anchor-Based结构转变为Anchor-Free，增强了模型对目标的检测能力。 4️⃣ Loss计算：Loss计算包括正负样本分配策略和Loss计算。引入TOOD的TaskAlignedAssigner，这是一种动态分配策略。TaskAlignedAssigner的匹配策略基于分类和回归的分数加权，简化了样本的选择过程。 Loss计算分为两个分支：分类分支采用BCE Loss，回归分支使用Distribution Focal Loss，结合CIoU Loss和积分形式表示法，以提高模型对边界框的回归准确性。这三个Loss按一定的权重比例进行加权。 5️⃣ 训练：在训练方面，YOLOv8引入了YOLOX中的思想，在最后10个epoch关闭了Mosaic增强操作，这一调整有效提升了精度。

𐟔 YOLOv8深度解析 𐟚€ YOLOv8，一个全新的SOTA模型，融合了目标检测网络与基于YOLACT的实例分割模型。它提供了不同尺度的模型，满足各种场景需求。 𐟒ꠥœ覨ᥞ‹设计上，YOLOv8进行了诸多优化。将首个卷积层的kernel从6x6调整为3x3，优化了初始特征提取。在C3模块中引入了C2f结构，增强了梯度流的丰富性。同时，简化了Neck模块的结构，并调整了Backbone中C2f的block数量，进一步优化了网络深度。 𐟎œ舥ad部分，YOLOv8采用了耦合头转变为解耦头结构，并由Anchor-Based结构转变为Anchor-Free，显著提升了模型对目标的检测能力。 𐟔堌oss计算方面，YOLOv8引入了TOOD的TaskAlignedAssigner进行正负样本分配，简化了样本选择过程。在Loss计算上，分类分支采用BCE Loss，回归分支则结合了CIoU Loss和积分形式表示法，提高了边界框回归的准确性。 𐟏ƒ‍♂️ 在训练过程中，YOLOv8借鉴了YOLOX的思想，在最后10个epoch关闭了Mosaic增强操作，有效提升了模型的精度。 𐟌Ÿ 总的来说，YOLOv8在多个方面进行了深入优化，使其在目标检测任务中表现出色，为计算机视觉领域带来了新的突破。

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