yolov8改进策略，有可以直接用的代码，80余种改进策略，有讲解

news2024/9/20 0:23:22

YOLOv8改进策略介绍

YOLOv8是在YOLOv7的基础上进一步发展的目标检测模型，继承了YOLO系列模型的优点，如实时性、准确性和灵活性。然而，任何模型都有进一步改进的空间，以提高其性能、准确性和鲁棒性。下面是针对YOLOv8的一些改进策略，这些策略可以帮助提高模型的性能，并附有一些示例代码。

改进策略概览

模型架构改进
数据增强
损失函数优化
训练技巧
推理优化

1. 模型架构改进

增加或减少卷积层：根据任务需求调整模型的深度和宽度。
引入注意力机制：如CBAM、SENet等，以提高模型对重要特征的关注度。
特征金字塔网络（FPN）改进：例如BiFPN、PANet等，以增强特征融合。
Neck结构优化：优化特征融合网络，如使用更复杂的路径聚合网络。

示例代码：增加注意力机制CBAM

1import torch.nn as nn
2
3class ChannelAttention(nn.Module):
4    def __init__(self, in_planes, ratio=16):
5        super(ChannelAttention, self).__init__()
6        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
7        self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)
8
9        self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False)
10        self.relu1 = nn.ReLU()
11        self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False)
12
13        self.sigmoid = nn.Sigmoid()
14
15    def forward(self, x):
16        avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x))))
17        max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x))))
18        out = avg_out + max_out
19        return self.sigmoid(out)
20
21class SpatialAttention(nn.Module):
22    def __init__(self, kernel_size=7):
23        super(SpatialAttention, self).__init__()
24
25        assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7'
26        padding = 3 if kernel_size == 7 else 1
27
28        self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False)
29        self.sigmoid = nn.Sigmoid()
30
31    def forward(self, x):
32        avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)
33        max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)
34        x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1)
35        x = self.conv1(x)
36        return self.sigmoid(x)
37
38class CBAM(nn.Module):
39    def __init__(self, in_planes, ratio=16, kernel_size=7):
40        super(CBAM, self).__init__()
41        self.ca = ChannelAttention(in_planes, ratio)
42        self.sa = SpatialAttention(kernel_size)
43
44    def forward(self, x):
45        x = self.ca(x) * x
46        x = self.sa(x) * x
47        return x

2. 数据增强

随机旋转、缩放和平移：增加数据多样性。
颜色变换：改变图像的颜色空间，如亮度、对比度等。
Mixup/Cutmix/Mosaic：混合多个图像以增强模型泛化能力。

示例代码：使用Mosaic数据增强

1import numpy as np
2import random
3
4def mosaic_augmentation(image_list, label_list, image_size=(640, 640)):
5    # 将四个图像拼接在一起形成一个新的图像
6    new_image = np.zeros((image_size[0], image_size[1], 3), dtype=np.uint8)
7    new_labels = []
8
9    # 随机选择四个图像
10    indices = random.sample(range(len(image_list)), 4)
11    for i, index in enumerate(indices):
12        img = image_list[index]
13        labels = label_list[index]
14
15        # 计算拼接位置
16        row_id = i // 2
17        col_id = i % 2
18        x1a, y1a, x2a, y2a = max(x1 := col_id * image_size[0]), max(y1 := row_id * image_size[1]), \
19                             min(x2 := (col_id + 1) * image_size[0]), min(y2 := (row_id + 1) * image_size[1])
20
21        x1b, y1b, x2b, y2b = max(x1 - x1a, 0), max(y1 - y1a, 0), min(x2 - x1a, image_size[0]), min(y2 - y1a, image_size[1])
22
23        # 裁剪图像
24        cropped_image = img[y1b:y2b, x1b:x2b]
25        new_image[y1a:y2a, x1a:x2a] = cropped_image
26
27        # 调整标签
28        labels[:, [0, 2]] -= x1a
29        labels[:, [1, 3]] -= y1a
30        new_labels.append(labels)
31
32    # 合并标签
33    new_labels = np.concatenate(new_labels, axis=0)
34    return new_image, new_labels

3. 损失函数优化

Focal Loss：解决类别不平衡问题。
Dice Loss：提高分割任务中的性能。
IoU Loss：直接优化交并比，提高边界框回归的准确性。

示例代码：使用Focal Loss

1import torch
2import torch.nn.functional as F
3
4class FocalLoss(nn.Module):
5    def __init__(self, gamma=2, alpha=None, reduction='mean'):
6        super(FocalLoss, self).__init__()
7        self.gamma = gamma
8        self.alpha = alpha
9        if isinstance(alpha, (float, int)): self.alpha = torch.Tensor([alpha, 1 - alpha])
10        if isinstance(alpha, list): self.alpha = torch.Tensor(alpha)
11        self.reduction = reduction
12
13    def forward(self, input, target):
14        if input.dim() > 2:
15            input = input.view(input.size(0), input.size(1), -1)  # N,C,H,W => N,C,H*W
16            input = input.transpose(1, 2)    # N,C,H*W => N,H*W,C
17            input = input.contiguous().view(-1, input.size(2))   # N,H*W,C => N*H*W,C
18        target = target.view(-1, 1)
19
20        logpt = F.log_softmax(input, dim=-1)
21        logpt = logpt.gather(1, target)
22        logpt = logpt.view(-1)
23        pt = logpt.exp()
24
25        if self.alpha is not None:
26            if self.alpha.type() != input.data.type():
27                self.alpha = self.alpha.type_as(input.data)
28            at = self.alpha.gather(0, target.data.view(-1))
29            logpt = logpt * at
30
31        loss = -1 * (1 - pt)**self.gamma * logpt
32
33        if self.reduction == 'mean':
34            return loss.mean()
35        elif self.reduction == 'sum':
36            return loss.sum()
37        else:
38            return loss

4. 训练技巧

学习率调度：使用Cosine Annealing、Step LR等策略。
Batch Normalization：改善模型训练过程中的内部协变量偏移问题。
Dropout：减少过拟合。

示例代码：使用Cosine Annealing学习率调度

1from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
2
3optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
4scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=10)
5
6for epoch in range(num_epochs):
7    # 训练过程...
8    scheduler.step()

5. 推理优化

模型量化：将模型转化为低精度（如INT8），减少内存占用，加快推理速度。
模型剪枝：去除模型中不重要的参数。
模型融合：将多个模型融合为一个更强大的模型。

示例代码：使用模型量化

1import torch
2
3# 加载模型
4model = torch.load('model.pth')
5
6# 创建量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）
7model_qat = torch.quantization.quantize_qat(model, dtype=torch.qint8)
8
9# 进行QAT训练...
10# ...
11
12# 导出量化模型
13model_quantized = torch.quantization.convert(model_qat, inplace=False)
14
15# 保存量化模型
16torch.save(model_quantized.state_dict(), 'model_quantized.pth')