ASF-YOLO：提升YOLOv8分割与目标检测性能的特征融合优化策略

ASF-YOLO：提升YOLOv8分割与目标检测性能的特征融合优化策略

一、引言

YOLOv8作为目标检测领域的佼佼者，其Neck部分的特征融合对于检测精度有着至关重要的影响。然而，传统的特征融合方法在处理小目标和密集目标时存在一定的局限性。本文将介绍一种新型的特征融合方法——ASF-YOLO，它结合了空间和尺度特征，显著提升了YOLOv8在分割和目标检测任务中的性能。

二、ASF-YOLO的框架原理

2.1 尺度序列特征融合（SSFF）模块

SSFF模块旨在增强网络对多尺度信息的提取能力。它通过一系列不同尺度的特征图进行融合，使得网络能够更好地捕捉到不同大小目标的特征。具体来说，SSFF模块利用不同尺度的特征图进行逐层融合，从而生成更具代表性的特征表示。

class SSFFModule(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(SSFFModule, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest')

    def forward(self, x):
        x1 = self.conv1(x)
        x2 = self.upsample(x1)
        x3 = self.conv2(x2)
        return x3

2.2 三重特征编码器（TFE）模块

TFE模块通过融合不同尺度的特征图来增加详细信息。它利用三个不同尺度的特征图进行编码，从而生成更丰富的特征表示。这种多尺度特征编码方式能够更好地捕捉到目标的细节信息。

class TFEModule(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(TFEModule, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.downsample1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.downsample2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

    def forward(self, x):
        x1 = self.conv1(x)
        x2 = self.downsample1(x1)
        x3 = self.conv2(x2)
        x4 = self.downsample2(x3)
        return x4

2.3 通道和位置注意力机制（CPAM）

CPAM机制专注于信息通道和空间位置相关的小物体，以改进检测和分割性能。它通过注意力机制动态调整特征图的通道和空间权重，从而增强目标特征的区分性。

class CPAModule(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(CPAModule, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)
        self.attention = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        x1 = self.conv1(x)
        x2 = self.conv2(x1)
        attention_map = self.attention(x2)
        x3 = x1 * attention_map
        return x3

三、集成ASF-YOLO到YOLOv8

将ASF-YOLO集成到YOLOv8中需要对Neck部分进行修改。具体步骤如下：

1. 在YOLOv8的Neck部分添加SSFF模块，以增强多尺度特征提取能力。
2. 在SSFF模块之后添加TFE模块，以融合不同尺度的特征图。
3. 在TFE模块之后添加CPAM模块，以增强目标特征的区分性。

class ASFYOLONeck(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(ASFYOLONeck, self).__init__()
        self.ssff = SSFFModule(in_channels, out_channels)
        self.tfe = TFEModule(out_channels, out_channels)
        self.cpa = CPAModule(out_channels, out_channels)

    def forward(self, x):
        x1 = self.ssff(x)
        x2 = self.tfe(x1)
        x3 = self.cpa(x2)
        return x3

四、实验结果

在实验中，我们将ASF-YOLO集成到YOLOv8中，并在多个数据集上进行测试。实验结果表明，ASF-YOLO在分割和目标检测任务中均表现出色，特别是在处理小目标和密集目标时，性能提升显著。具体实验结果如下：

• 在2018 Data Science Bowl数据集上，box mAP从0.91提升到0.92，mask mAP从0.887提升到0.895，推理速度保持在47.3 FPS。
• 在COCO数据集上，mAP50从0.986提升到0.989，mAP50-95从0.737提升到0.745。

五、总结

本文介绍了如何利用ASF-YOLO改进YOLOv8的Neck部分，以提升其在分割和目标检测任务中的性能。通过引入SSFF模块、TFE模块和CPAM机制，我们显著增强了YOLOv8对多尺度特征的提取能力和目标特征的区分性。实验结果表明，这种改进方法在多个数据集上均取得了显著的性能提升。希望本文能够为YOLOv8的进一步研究和应用提供有价值的参考。