PythonAI算法
YOLOv8 模型网络结构解析
YOLOv8 模型网络结构解析涵盖 Backbone、Neck 及 Head 组件。通过 YAML 配置文件详解模型参数设置，包括类别数、缩放比例及层定义。深入分析 Conv、C3、C2f、SPPF 等核心模块的实现逻辑。阐述 Detect 层输出机制及 DFL 分布焦点损失应用。介绍边界框回归损失与分类交叉熵损失的计算原理，为理解目标检测模型提供技术参考。
YOLOv8 模型网络结构解析涵盖 Backbone、Neck 及 Head 组件。通过 YAML 配置文件详解模型参数设置，包括类别数、缩放比例及层定义。深入分析 Conv、C3、C2f、SPPF 等核心模块的实现逻辑。阐述 Detect 层输出机制及 DFL 分布焦点损失应用。介绍边界框回归损失与分类交叉熵损失的计算原理，为理解目标检测模型提供技术参考。
YOLOv8 的配置文件定义了模型的关键参数和结构，包括类别数、模型尺寸、骨干（backbone）和头部（head）结构。这些配置决定了模型的性能和复杂性。
# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
c: 80 # number of classes (类别数目)
scales:
n: [0.33, 0.25, 1024] # depth, width, max_channels
s: [0.33, 0.50, 1024]
m: [0.67, 0.75, 768]
l: [1.00, 1.00, 512]
x: [1.00, 1.25, 512]
backbone:
- [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # P1/2
- [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # P2/4
- [-1, 3, C2f, [128, True]] # P2/4
- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # P3/8
- [-1, 6, C2f, [256, True]] # P3/8
- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # P4/16
- [-1, 6, C2f, [512, True]] # P4/16
- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # P5/32
- [-1, 3, C2f, [1024, True]] # P5/32
- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # SPPF
head:
- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] # Upsample
- [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4
- [-1, 3, C2f, [512]] # C2f
... # (后续层省略)
- [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)
Backbone 主干网络：负责特征提取，采用类 CSPDarknet 结构。 Head 头部网络：目标检测模型的决策部分，产生最终检测结果。 Neck 颈部网络：位于主干和头部之间，进行特征融合和增强。
输出的特征图大小计算公式： $$ f_{out} = \lfloor \frac{f_{in} - k + 2*p}{s} \rfloor + 1 $$
Bbox Loss（边界框回归损失）： $$ Loss_{bbox} = \sum_{i=1}^N{(x_i - \hat{x}_i)^2} $$ 其中 $x_i$ 表示真实边界框坐标，$\hat{x}_i$ 表示预测坐标。均方误差有助于修正大的预测错误。
Cls Loss（分类损失）： $$ Loss_{cls} = -\sum_{c=1}^M y_{o,c} \log(p_{o,c}) $$ 其中 $y_{o,c}$ 是指示器（样本属于类别 c 则为 1），$p_{o,c}$ 是预测概率。交叉熵损失优化预测分布接近真实标签。
def autopad(k, p=None, d=1):
if d > 1: k = d * (k - 1) + 1
if p is None: p = k // 2
return p
class Conv(nn.Module):
default_act = nn.SiLU()
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True):
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False)
self.bn = nn.BatchNorm2d(c2)
self.act = self.default_act if act is True else act
def forward(self, x):
return self.act(self.bn(self.conv(x)))
class C3(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
super().__init__()
c_ = int(c2 * e)
self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1)
self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, k=((1,1),(3,3)), e=1.0) for _ in range(n)))
def forward(self, x):
return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), 1))
C2f 模块参考了 YOLOv7 的 ELAN 模块思想，获得了更多的梯度流信息。
class C2f(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5):
super().__init__()
self.c = int(c2 * e)
self.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1)
self.cv2 = Conv((2 + n) * self.c, c2, 1)
self.m = nn.ModuleList(Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g, k=((3,3),(3,3)), e=1.0) for _ in range(n))
def forward(self, x):
y = list(self.cv1(x).chunk(2, 1))
y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)
return self.cv2(torch.cat(y, 1))
class SPPF(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, k=5):
super().__init__()
c_ = c1 // 2
self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.cv2 = Conv(c_ * 4, c2, 1, 1)
self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=1, padding=k // 2)
def forward(self, x):
x = self.cv1(x)
y1 = self.m(x)
y2 = self.m(y1)
return self.cv2(torch.cat((x, y1, y2, self.m(y2)), 1))
torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)
class Detect(nn.Module):
dynamic = False
export = False
shape = None
anchors = torch.empty(0)
strides = torch.empty(0)
def __init__(self, nc=80, ch=()):
super().__init__()
self.nc = nc
self.nl = len(ch)
self.reg_max = 16
self.no = nc + self.reg_max * 4
self.stride = torch.zeros(self.nl)
c2, c3 = max((16, ch[0]//4, self.reg_max * 4)), max(ch[0], self.nc)
self.cv2 = nn.ModuleList(
nn.Sequential(Conv(x, c2, 3), Conv(c2, c2, 3), nn.Conv2d(c2, 4 * self.reg_max, 1))
for x in ch
)
self.cv3 = nn.ModuleList(
nn.Sequential(Conv(x, c3, 3), Conv(c3, c3, 3), nn.Conv2d(c3, self.nc, 1))
for x in ch
)
self.dfl = DFL(self.reg_max) if self.reg_max > 1 else nn.Identity()
def forward(self, x):
shape = x[0].shape
for i in range(self.nl):
x[i] = torch.cat((self.cv2[i](x[i]), self.cv3[i](x[i])), 1)
if self.training:
return x
elif self.dynamic or self.shape != shape:
self.anchors, self.strides = (x.transpose(0, 1) for x in make_anchors(x, self.stride, 0.5))
self.shape = shape
box, cls = torch.cat([xi.view(shape[0], self.no, -1) for xi in x], 2).split((self.reg_max * 4, self.nc), 1)
dbox = dist2bbox(self.dfl(box), self.anchors.unsqueeze(0), xywh=True, dim=1) * self.strides
y = torch.cat((dbox, cls.sigmoid()), 1)
return y if self.export else (y, x)
DFL (Distribution Focal Loss) 模块用于处理边界框回归的分布预测。
class DFL(nn.Module):
def __init__(self, c1=16):
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(c1, 1, 1, bias=False).requires_grad_(False)
x = torch.arange(c1, dtype=torch.float)
self.conv.weight.data[:] = nn.Parameter(x.view(1, c1, 1, 1))
self.c1 = c1
def forward(self, x):
b, c, a = x.shape
return self.conv(x.view(b, 4, self.c1, a).transpose(2, 1).softmax(1)).view(b, 4, a)
微信公众号「极客日志」，在微信中扫描左侧二维码关注。展示文案：极客日志 zeeklog
使用加密算法（如AES、TripleDES、Rabbit或RC4）加密和解密文本明文。 在线工具，加密/解密文本在线工具，online
生成新的随机RSA私钥和公钥pem证书。 在线工具，RSA密钥对生成器在线工具，online
基于 Mermaid.js 实时预览流程图、时序图等图表，支持源码编辑与即时渲染。 在线工具，Mermaid 预览与可视化编辑在线工具，online
解析常见 curl 参数并生成 fetch、axios、PHP curl 或 Python requests 示例代码。 在线工具，curl 转代码在线工具，online
将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online
将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online