肆十二--YOLOv8原理解析 学习笔记
- YOLOv8是一款计算机视觉框架
- 可支持的任务：
- 检测
- 分类
- 分割
- 追踪
- 姿态估计
下图是YOLOv8在coco目标检测的一些性能结果：
左图：x:参数量(根据卷积层的宽度和深度区分，n:Nano，s:small, m:medium, l:large, x:xlarge） ; y:coco的mAP
右图：x: Latency A100 TensorRT FP16 ;y:coco的mAP
YOLOv8网络结构
架构图分为以下几个部分：
- backbone（主干网络）：特征提取，从这个主干网络中提取3个不同尺度的特征：80*80 ， 40*40， 20*20(这些数据要送入neck部分）
- neck:特征融合（融合的特征送入头部）
- 头部：解码：bonding box(边界框的解码）；class loss（分类的解码）
backbone原理解析：
C3:3层conv ，蓝色框：conv(卷积层）；用了残差的链接，在主干的左侧有个直线连过来 ;C2f: 2层conv faster；使用了split(分离)再concat(连接)：这样的结构可以提供网络更加丰富的梯度流，学习到更多的信息，速度更快。所以将C3结构更换为C2f结构
neck解析：
coupled head==》decoupled head
coupled head:拿到主干网络提取的特征之后，送入到卷积层，然后做解码（3个部分在一起，只是不同的位置代表的含义不同）：
bonning box （用4个数值表示）用CloU的损失函数；
object（置信度）（用1个数值表示），用二进制交叉熵的损失函数
CLS：分类的类别，有几类就有几个数值来进行表示，用二进制交叉熵的损失函数
decoupled head：分为bonning box ，CLS，各自有单独的卷积，单独的边界框解码；bonning box是CloU+DCE 损失函数 ；CLS是BCE损失函数
CLS（分类）：识别出你所框选的物体是一个什么样的类别
损失函数的含义：
在目标检测中的关键点：正负样本分配：网络选了一堆框，这个框对于我们的ground truth（标签）是正样本还是负样本，结合LU和分类的分数进行评估
在数据增强：使用了YOLOX中的方式：在最后10个epoch，关闭数据增强，让网络尽可能向着数据真实的分布来进行学习
网络推理：
80：COCO的80类
4：bonning box的4个数值
解码之后拿到分数，边界框结果，我们会做一个非极大值抑制，得到最终的结果进行输出，然后做一些可视化的内容
YOLOv8网络的特点：
- 全新的视觉模型，保持精度的同时，实现了较高的检测速度，并且同时支持支持图像分类、物体检测和实例分割等多种视觉任务。
- 新的骨干网络:将YOLOv5中的C3结构换成了梯度流更丰富的C2f结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数，大幅提升了模型性能。
- 解耦头的设计:YOLOv8的Head部分从原先的耦合头变成了解耦头结构，简化了模型结构并提高了推理速度。
- 新的损失函数:YOLOv8在Loss计算方面采用了TaskAlignedAssigner正样本分配策略，并引入了Distribution Focal Loss,确保了检测结果的准确性和鲁棒性。
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