YoloV8改进策略：BackBone改进

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YoloV8改进策略：BackBone改进

摘要

在目标检测领域，模型性能的提升一直是研究者和开发者们关注的重点。近期，我们尝试将CAFormer模块引入YoloV8模型中，以替换其原有的主干网络，这一创新性的改进带来了显著的性能提升。

完整链接：

.2014.3001.5501

CAFormer，作为MetaFormer框架下的一个变体，结合了深度可分离卷积和普通自注意力机制的优势。在底层阶段，CAFormer采用深度可分离卷积作为令牌混合器，有效降低了计算复杂度并保持了良好的性能；而在顶层阶段，则引入普通的自注意力机制，以更好地捕获长距离依赖性。这种设计使得CAFormer在图像分类任务上取得了卓越的表现，并在ImageNet-1K数据集上创下了新纪录。

将CAFormer应用于YoloV8模型中，我们惊喜地发现，这一改进不仅大幅提升了模型的准确率，还增强了其对于复杂场景的适应能力。通过替换原有的主干网络，CAFormer为YoloV8提供了更为强大的特征提取能力，使得模型在检测小目标和复杂背景中的目标时更加准确和鲁棒。

与传统的目标检测模型相比，采用CAFormer的YoloV8具有以下显著优点：

1. 性能卓越：CAFormer的引入使得YoloV8在目标检测任务上实现了更高的准确率，为实际应用提供了更为可靠的保障。
2. 计算高效：尽管CAFormer在低层阶段引入了自注意力机制，但得益于顶层阶段的深度可分离卷积，整体计算复杂度仍然保持在可控范围内，确保了模型的实时性。
3. 泛化能力强：CAFormer在ImageNet-1K等大规模数据集上的优秀表现，证明了其强大的泛化能力。这意味着，采用CAFormer的YoloV8在面对不同场景和数据集时，都能保持稳定的性能。

测试结果

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YOLOv8l summary (fused): 558 layers, 47597280 parameters, 0 gradients, 142.4 GFLOPs
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 29/29 [00:03<00:00,  8.76it/s]
                   all        230       1412      0.967      0.969      0.991      0.775
                   c17        230        131          1      0.963      0.995      0.855
                    c5        230         68          1      0.893      0.994      0.833
            helicopter        230         43      0.977       0.99      0.987      0.685
                  c130        230         85      0.986          1      0.995       0.67
                   f16        230         57      0.994      0.965      0.981      0.673
                    b2        230          2      0.896          1      0.995      0.895
                 other        230         86          1      0.937       0.98      0.568
                   b52        230         70      0.985      0.923       0.98      0.869
                  kc10        230         62          1      0.916      0.987      0.841
               command        230         40      0.996          1      0.995      0.857
                   f15        230        123      0.999      0.967      0.995      0.697
                 kc135        230         91      0.968      0.987      0.981      0.667
                   a10        230         27          1      0.865       0.97      0.532
                    b1        230         20          1      0.823      0.995      0.746
                   aew        230         25       0.96      0.973      0.986      0.812
                   f22        230         17      0.983          1      0.995      0.762
                    p3        230        105          1      0.986      0.995      0.801
                    p8        230          1      0.667          1      0.995      0.697
                   f35        230         32      0.999          1      0.995      0.579
                   f18        230        125      0.992      0.985      0.993      0.828
                   v22        230         41      0.995          1      0.995      0.718
                 su-27        230         31          1      0.991      0.995      0.894
                 il-38        230         27      0.991          1      0.995      0.917
                tu-134        230          1      0.924          1      0.995      0.995
                 su-33        230          2      0.896          1      0.995      0.748
                 an-70        230          2      0.909          1      0.995      0.895
                 tu-22        230         98          1      0.994      0.995      0.878
Speed: 0.1ms preprocess, 8.9ms inference, 0.0ms loss, 1.2ms postprocess per image

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2024-10-08，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除backbone模型数据网络性能

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