基于YOLOv8的暗光低光环境下(ExDark数据集)检测,加入多种优化方式---DCNv4结合SPPF ,助力自动驾驶(一)

本文主要是介绍基于YOLOv8的暗光低光环境下(ExDark数据集)检测,加入多种优化方式---DCNv4结合SPPF ,助力自动驾驶(一),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

💡💡💡本文主要内容:详细介绍了暗光低光数据集检测整个过程,从数据集到训练模型到结果可视化分析,以及如何优化提升检测性能。

💡💡💡加入 DCNv4结合SPPF mAP@0.5由原始的0.682提升至0.694

 1.暗光低光数据集ExDark介绍

       低光数据集使用ExDark,该数据集是一个专门在低光照环境下拍摄出针对低光目标检测的数据集,包括从极低光环境到暮光环境等10种不同光照条件下的图片,包含图片训练集5891张,测试集1472张,12个类别。

1.Bicycle 2.Boat 3.Bottle 4.Bus 5.Car 6.Cat 7.Chair 8.Cup 9.Dog 10.Motorbike 11.People 12.Table

 

细节图:

 

2.基于YOLOv8的暗光低光检测

2.1 修改ExDark_yolo.yaml

path: ./data/ExDark_yolo/  # dataset root dir
train: images/train  # train images (relative to 'path') 1411 images
val: images/val  # val images (relative to 'path') 458 images
#test: images/test  # test images (optional) 937 imagesnames:0: Bicycle1: Boat2: Bottle3: Bus4: Car5: Cat6: Chair7: Cup8: Dog9: Motorbike10: People11: Table

2.2 开启训练 

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from ultralytics import YOLOif __name__ == '__main__':model = YOLO('ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml')model.train(data='data/ExDark_yolo/ExDark_yolo.yaml',cache=False,imgsz=640,epochs=200,batch=16,close_mosaic=10,workers=0,device='0',optimizer='SGD', # using SGDproject='runs/train',name='exp',)

3.结果可视化分析 

YOLOv8 summary: 225 layers, 3012500 parameters, 0 gradients, 8.2 GFLOPsClass     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 24/24 [00:25<00:00,  1.05s/it]all        737       2404      0.743      0.609      0.682      0.427Bicycle        737        129      0.769      0.697      0.764      0.498Boat        737        143       0.69       0.56      0.649      0.349Bottle        737        174      0.761      0.587      0.652      0.383Bus        737         62      0.854      0.742      0.808       0.64Car        737        311      0.789      0.672      0.761        0.5Cat        737         95      0.783      0.568      0.661      0.406Chair        737        232      0.725      0.513      0.609      0.363Cup        737        181      0.725       0.53      0.609      0.375Dog        737         94      0.634      0.617      0.628      0.421Motorbike        737         91      0.766      0.692       0.78      0.491People        737        744      0.789      0.603      0.711      0.398Table        737        148      0.637       0.52      0.553      0.296

F1_curve.png:F1分数与置信度(x轴)之间的关系。F1分数是分类的一个衡量标准,是精确率和召回率的调和平均函数,介于0,1之间。越大越好。

TP:真实为真,预测为真;

FN:真实为真,预测为假;

FP:真实为假,预测为真;

TN:真实为假,预测为假;

精确率(precision)=TP/(TP+FP)

召回率(Recall)=TP/(TP+FN)

F1=2*(精确率*召回率)/(精确率+召回率)

 

PR_curve.png :PR曲线中的P代表的是precision(精准率)R代表的是recall(召回率),其代表的是精准率与召回率的关系。 

R_curve.png :召回率与置信度之间关系

results.png

 mAP_0.5:0.95表示从0.5到0.95以0.05的步长上的平均mAP.

 预测结果:

4.如何优化模型 

4.1 DCNv4结合SPPF

YOLOv8全网首发:新一代高效可形变卷积DCNv4如何做二次创新?高效结合SPPF-CSDN博客

论文: https://arxiv.org/pdf/2401.06197.pdf

摘要:我们介绍了可变形卷积v4 (DCNv4),这是一种高效的算子,专为广泛的视觉应用而设计。DCNv4通过两个关键增强解决了其前身DCNv3的局限性:去除空间聚合中的softmax归一化,增强空间聚合的动态性和表现力;优化内存访问以最小化冗余操作以提高速度。与DCNv3相比,这些改进显著加快了收敛速度,并大幅提高了处理速度,其中DCNv4的转发速度是DCNv3的三倍以上。DCNv4在各种任务中表现出卓越的性能,包括图像分类、实例和语义分割,尤其是图像生成。当在潜在扩散模型中与U-Net等生成模型集成时,DCNv4的性能优于其基线,强调了其增强生成模型的可能性。在实际应用中,将InternImage模型中的DCNv3替换为DCNv4来创建FlashInternImage,无需进一步修改即可使速度提高80%,并进一步提高性能。DCNv4在速度和效率方面的进步,以及它在不同视觉任务中的强大性能,显示了它作为未来视觉模型基础构建块的潜力。

图1所示。(a)我们以DCNv3为基准显示相对运行时间。DCNv4比DCNv3有明显的加速,并且超过了其他常见的视觉算子。(b)在相同的网络架构下,DCNv4收敛速度快于其他视觉算子,而DCNv3在初始训练阶段落后于视觉算子。

4.2 对应yaml

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect# Parameters
nc: 80  # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'# [depth, width, max_channels]n: [0.33, 0.25, 1024]  # YOLOv8n summary: 225 layers,  3157200 parameters,  3157184 gradients,   8.9 GFLOPss: [0.33, 0.50, 1024]  # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients,  28.8 GFLOPsm: [0.67, 0.75, 768]   # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients,  79.3 GFLOPsl: [1.00, 1.00, 512]   # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPsx: [1.00, 1.25, 512]   # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs# YOLOv8.0n backbone
backbone:# [from, repeats, module, args]- [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]]  # 0-P1/2- [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]  # 1-P2/4- [-1, 3, C2f, [128, True]]- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]  # 3-P3/8- [-1, 6, C2f, [256, True]]- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]  # 5-P4/16- [-1, 6, C2f, [512, True]]- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]]  # 7-P5/32- [-1, 3, C2f, [1024, True]]- [-1, 1, DCNv4_SPPF, [1024, 5]]  # 9# YOLOv8.0n head
head:- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]- [[-1, 6], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P4- [-1, 3, C2f, [512]]  # 12- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]- [[-1, 4], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P3- [-1, 3, C2f, [256]]  # 15 (P3/8-small)- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]- [[-1, 12], 1, Concat, [1]]  # cat head P4- [-1, 3, C2f, [512]]  # 18 (P4/16-medium)- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]- [[-1, 9], 1, Concat, [1]]  # cat head P5- [-1, 3, C2f, [1024]]  # 21 (P5/32-large)- [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc]]  # Detect(P3, P4, P5)

4.3 实验结果分析

mAP@0.5由原始的0.682提升至0.694

YOLOv8_DCNv4_SPPF summary: 238 layers, 4867508 parameters, 0 gradients, 9.7 GFLOPsClass     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 24/24 [00:23<00:00,  1.02it/s]all        737       2404      0.786      0.587      0.694      0.436Bicycle        737        129      0.802      0.659      0.752      0.487Boat        737        143      0.779      0.617      0.676      0.361Bottle        737        174      0.799      0.603       0.66      0.386Bus        737         62      0.856      0.726      0.819      0.654Car        737        311      0.849       0.64      0.764      0.514Cat        737         95      0.757      0.589      0.696      0.436Chair        737        232      0.792      0.526      0.638      0.366Cup        737        181      0.776      0.499      0.625      0.391Dog        737         94      0.689      0.585      0.673      0.444Motorbike        737         91      0.806      0.659      0.806        0.5People        737        744      0.828      0.549      0.689       0.39Table        737        148      0.701      0.395      0.536      0.303

5.系列篇

系列篇1: DCNv4结合SPPF ,助力自动驾驶

系列篇2:自研CPMS注意力,效果优于CBAM

这篇关于基于YOLOv8的暗光低光环境下(ExDark数据集)检测,加入多种优化方式---DCNv4结合SPPF ,助力自动驾驶(一)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/688510

相关文章

将Java程序打包成EXE文件的实现方式

《将Java程序打包成EXE文件的实现方式》:本文主要介绍将Java程序打包成EXE文件的实现方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录如何将Java程序编程打包成EXE文件1.准备Java程序2.生成JAR包3.选择并安装打包工具4.配置Launch4

SpringBoot使用GZIP压缩反回数据问题

《SpringBoot使用GZIP压缩反回数据问题》:本文主要介绍SpringBoot使用GZIP压缩反回数据问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录SpringBoot使用GZIP压缩反回数据1、初识gzip2、gzip是什么,可以干什么?3、Spr

MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现

《MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现》:本文主要介绍MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现,本文通过示例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录一、前缀匹配优化二、后缀匹配优化三、中间匹配优化四、覆盖索引优化五、减少查询范围六、避免通配符开头七、使用外部搜索引擎八、分

springboot上传zip包并解压至服务器nginx目录方式

《springboot上传zip包并解压至服务器nginx目录方式》:本文主要介绍springboot上传zip包并解压至服务器nginx目录方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误... 目录springboot上传zip包并解压至服务器nginx目录1.首先需要引入zip相关jar包2.然

Java数组初始化的五种方式

《Java数组初始化的五种方式》数组是Java中最基础且常用的数据结构之一,其初始化方式多样且各具特点,本文详细讲解Java数组初始化的五种方式,分析其适用场景、优劣势对比及注意事项,帮助避免常见陷阱... 目录1. 静态初始化:简洁但固定代码示例核心特点适用场景注意事项2. 动态初始化:灵活但需手动管理代

Python结合PyWebView库打造跨平台桌面应用

《Python结合PyWebView库打造跨平台桌面应用》随着Web技术的发展,将HTML/CSS/JavaScript与Python结合构建桌面应用成为可能,本文将系统讲解如何使用PyWebView... 目录一、技术原理与优势分析1.1 架构原理1.2 核心优势二、开发环境搭建2.1 安装依赖2.2 验

IDEA自动生成注释模板的配置教程

《IDEA自动生成注释模板的配置教程》本文介绍了如何在IntelliJIDEA中配置类和方法的注释模板,包括自动生成项目名称、包名、日期和时间等内容,以及如何定制参数和返回值的注释格式,需要的朋友可以... 目录项目场景配置方法类注释模板定义类开头的注释步骤类注释效果方法注释模板定义方法开头的注释步骤方法注

pytorch自动求梯度autograd的实现

《pytorch自动求梯度autograd的实现》autograd是一个自动微分引擎,它可以自动计算张量的梯度,本文主要介绍了pytorch自动求梯度autograd的实现,具有一定的参考价值,感兴趣... autograd是pytorch构建神经网络的核心。在 PyTorch 中,结合以下代码例子,当你

SpringBoot集成Milvus实现数据增删改查功能

《SpringBoot集成Milvus实现数据增删改查功能》milvus支持的语言比较多,支持python,Java,Go,node等开发语言,本文主要介绍如何使用Java语言,采用springboo... 目录1、Milvus基本概念2、添加maven依赖3、配置yml文件4、创建MilvusClient

python logging模块详解及其日志定时清理方式

《pythonlogging模块详解及其日志定时清理方式》:本文主要介绍pythonlogging模块详解及其日志定时清理方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地... 目录python logging模块及日志定时清理1.创建logger对象2.logging.basicCo