YOLOv8算法的改进模块

YOLOv8的改进模块

YOLOv8是Ultralytics开发的 YOLO（You Only Look Once）物体检测和图像分割模型的最新版本，主要是基于YOLOv5进行算法改进的，那么具体改进如下：

YOLOv5 核心

1.Backbone：

CSPDarkNet结构，主要结构思想的体现在C3模块，这里也是梯度分流的主要思想所在的地方；

2.PAN-FPN：

双流的FPN，必须香，也必须快，但是量化还是有些需要图优化才可以达到最优的性能，比如cat前后的scale优化等等，这里除了上采样、CBS卷积模块，最为主要的还有C3模块；

3.List itemHead：

Coupled: Head+Anchor-base，毫无疑问，YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv7都是Anchor-Base的；

4.Loss：

分类用BEC Loss，回归用CIoU Loss。

YOLOv8核心内容介绍

首先看看YOLOv8的网络结构图

可以看到改进如下所示：

1. Backbone：

使用的依旧是CSP的思想，不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块，实现了进一步的轻量化，同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块；

2. PAN-FPN：

毫无疑问YOLOv8依旧使用了PAN的思想，不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到，YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了，同时也将C3模块替换为了C2f模块；

3. Decoupled-Head：

是不是嗅到了不一样的味道？是的，YOLOv8走向了Decoupled-Head；

4. Anchor-Free：

YOLOv8抛弃了以往的Anchor-Base，使用了Anchor-Free的思想；

5.损失函数：

YOLOv8使用VFL Loss作为分类损失，使用DFL Loss+CIOU Loss作为分类损失；

6. 样本匹配：

YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式，而是使用了Task-Aligned Assigner匹配方式。

C2f模块

先看一下C3模块的结构图，然后再对比与C2f的具体的区别。针对C3模块，其主要是借助CSPNet提取分流的思想，同时结合残差结构的思想，设计了所谓的C3 Block，这里的CSP主分支梯度模块为BottleNeck模块，也就是所谓的残差模块。同时堆叠的个数由参数n来进行控制，也就是说不同规模的模型，n的值是有变化的。

其实这里的梯度流主分支，可以是任何之前你学习过的模块，比如YOLOv6中就是用来重参模块RepVGGBlock来替换BottleNeck Block来作为主要的梯度流分支，PP-YOLOE则是使用了RepResNet-Block来替换BottleNeck Block来作为主要的梯度流分支。YOLOv7则是使用了ELAN Block来替换BottleNeck Block来作为主要的梯度流分支等。

C3模块的Pytorch的实现如下：

class BottleneckC2f(nn.Module):
    # Standard bottleneck
    def __init__(self, c1, c2, shortcut=True, g=1, k=(3, 3), e=0.5):  # ch_in, ch_out, shortcut, kernels, groups, expand
        super().__init__()
        c_ = int(c2 * e)  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, c_, k[0], 1)
        self.cv2 = Conv(c_, c2, k[1], 1, g=g)
        self.add = shortcut and c1 == c2
 
    def forward(self, x):
        return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x))
 
class C2f(nn.Module):
    # CSP Bottleneck with 2 convolutions
    def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5):  # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion
        super().__init__()
        self.c = int(c2 * e)  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1)
        self.cv2 = Conv((2 + n) * self.c, c2, 1)  # optional act=FReLU(c2)
        self.m = nn.ModuleList(BottleneckC2f(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).split((self.c, self.c), 1))
        y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)
        return self.cv2(torch.cat(y, 1))

通过C3模块的代码以及结构图可以看到，C3模块和名字思路一致，在模块中使用了3个卷积模块（Conv+BN+SiLU），以及n个BottleNeck。
通过C3代码可以看出，对于cv1卷积和cv2卷积的通道数是一致的，而cv3的输入通道数是前者的2倍，因为cv3的输入是由主梯度流分支（BottleNeck分支）依旧次梯度流分支（CBS，cv2分支）cat得到的，因此是2倍的通道数，而输出则是一样的。

如YOLOv7中的模块

YOLOv7通过并行更多的梯度流分支，放ELAN模块可以获得更丰富的梯度信息，进而或者更高的精度和更合理的延迟。

C2f模块的结构图如下：

我们可以很容易的看出，C2f模块就是参考了C3模块以及ELAN的思想进行的设计，让YOLOv8可以在保证轻量化的同时获得更加丰富的梯度流信息。

C2f模块对应的Pytorch实现如下：

class C2f(nn.Module):
    # CSP Bottleneck with 2 convolutions
    def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5):  # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion
        super().__init__()
        self.c = int(c2 * e)  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1)
        self.cv2 = Conv((2 + n) * self.c, c2, 1)  # optional act=FReLU(c2)
        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).split((self.c, self.c), 1))
        y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)
        return self.cv2(torch.cat(y, 1))

SPPF改进

SPP结构又被称为空间金字塔池化，能将任意大小的特征图转换成固定大小的特征向量。

接下来我们来详述一下SPP是怎么处理滴~

输入层：首先我们现在有一张任意大小的图片，其大小为w * h。

输出层：21个神经元 – 即我们待会希望提取到21个特征。

分析如下图所示：分别对1 * 1分块，2 * 2分块和4 * 4子图里分别取每一个框内的max值（即取蓝框框内的最大值），这一步就是作最大池化，这样最后提取出来的特征值（即取出来的最大值）一共有1 * 1 + 2 * 2 + 4 * 4 = 21个。得出的特征再concat在一起。

而在YOLOv5中SPP的结构图如下图所示：

在YOLOv56.0版本中SPPF替换SPP，二者效果一致，但前者较后者的执行时间减少至1/2。

PAN-FPN改进

YOLOv5以及YOLOv6的PAN-FPN部分的结构图：

YOLOv5的Neck部分的结构图如下：

YOLOv6的Neck部分的结构图如下：

我们再看YOLOv8的结构图：

可以看到，相对于YOLOv5或者YOLOv6，YOLOv8将C3模块以及RepBlock替换为了C2f，同时细心可以发现，相对于YOLOv5和YOLOv6，YOLOv8选择将上采样之前的1×1卷积去除了，将Backbone不同阶段输出的特征直接送入了上采样操作。

Head部分改进

先看一下YOLOv5本身的Head（Coupled-Head）：

而YOLOv8则是使用了Decoupled-Head，同时由于使用了DFL 的思想，因此回归头的通道数也变成了4*reg_max的形式：

对比一下YOLOv5与YOLOv8的YAML

损失函数改进

对于YOLOv8，其分类损失为VFL Loss，其回归损失为CIOU Loss+DFL的形式，这里Reg_max默认为16。

VFL主要改进是提出了非对称的加权操作，FL和QFL都是对称的。而非对称加权的思想来源于论文PISA，该论文指出首先正负样本有不平衡问题，即使在正样本中也存在不等权问题，因为mAP的计算是主正样本。

q是label，正样本时候q为bbox和gt的IoU，负样本时候q=0，当为正样本时候其实没有采用FL，而是普通的BCE，只不过多了一个自适应IoU加权，用于突出主样本。而为负样本时候就是标准的FL了。可以明显发现VFL比QFL更加简单，主要特点是正负样本非对称加权、突出正样本为主样本。

针对这里的DFL（Distribution Focal Loss），其主要是将框的位置建模成一个 general distribution，让网络快速的聚焦于和目标位置距离近的位置的分布。

DFL 能够让网络更快地聚焦于目标 y 附近的值，增大它们的概率；

DFL的含义是以交叉熵的形式去优化与标签y最接近的一左一右2个位置的概率，从而让网络更快的聚焦到目标位置的邻近区域的分布；也就是说学出来的分布理论上是在真实浮点坐标的附近，并且以线性插值的模式得到距离左右整数坐标的权重。

样本的匹配

标签分配是目标检测非常重要的一环，在YOLOv5的早期版本中使用了MaxIOU作为标签分配方法。然而，在实践中发现直接使用边长比也可以达到一阿姨你的效果。而YOLOv8则是抛弃了Anchor-Base方法使用Anchor-Free方法，找到了一个替代边长比例的匹配方法，TaskAligned。

为与NMS搭配，训练样例的Anchor分配需要满足以下两个规则：

1. 正常对齐的Anchor应当可以预测高分类得分，同时具有精确定位；
2. 不对齐的Anchor应当具有低分类得分，并在NMS阶段被抑制。基于上述两个目标，TaskAligned设计了一个新的Anchor alignment metric 来在Anchor level 衡量Task-Alignment的水平。并且，Alignment metric 被集成在了 sample 分配和 loss function里来动态的优化每个 Anchor 的预测。

Anchor alignment metric：

分类得分和 IoU表示了这两个任务的预测效果，所以，TaskAligned使用分类得分和IoU的高阶组合来衡量Task-Alignment的程度。使用下列的方式来对每个实例计算Anchor-level 的对齐程度：

s 和 u 分别为分类得分和 IoU 值，α 和 β 为权重超参。从上边的公式可以看出来，t 可以同时控制分类得分和IoU 的优化来实现 Task-Alignment，可以引导网络动态的关注于高质量的Anchor。

Training sample Assignment：

为提升两个任务的对齐性，TOOD聚焦于Task-Alignment Anchor，采用一种简单的分配规则选择训练样本：对每个实例，选择m个具有最大t值的Anchor作为正样本，选择其余的Anchor作为负样本。然后，通过损失函数(针对分类与定位的对齐而设计的损失函数)进行训练。

总结

Ultralytics 为 YOLO 模型发布了一个全新的存储库。它被构建为 用于训练对象检测、实例分割和图像分类模型的统一框架。

以下是有关新版本的一些主要功能：

• 用户友好的 API（命令行 + Python）
• 更快更准确
• 支持
  物体检测
  实例分割
  图像分类
• 可扩展到所有以前的版本
• 新骨干网络
• 新的 Anchor-Free head
• 新的损失函数

YOLOv8 还高效灵活地支持多种导出格式，并且该模型可以在 CPU 和 GPU 上运行。

YOLOv8 模型的每个类别中有五个模型用于检测、分割和分类。YOLOv8 Nano 是最快和最小的，而 YOLOv8 Extra Large (YOLOv8x) 是其中最准确但最慢的。

YOLOv8 捆绑了以下预训练模型：

• 在图像分辨率为 640 的 COCO 检测数据集上训练的对象检测检查点。
• 在图像分辨率为 640 的 COCO 分割数据集上训练的实例分割检查点。
• 在图像分辨率为 224 的 ImageNet 数据集上预训练的图像分类模型。

YOLOv8测试效果