矿山电子封条智能监管系统通过YOLOv8+python网络模型技术,矿山电子封条智能监管算法模型在对矿井人数变化、生产作业状态、出入井人员等情况实时监测分析,发现煤矿人员作业及状态异常动态及时告警,矿山电子封条智能监管系统自动将报警信息推送给后台。YOLOv8 算法的核心特性和改动可以归结为如下:提供了一个全新的 SOTA 模型,包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样,基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型,用于满足不同场景需求,骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想,将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构,并对不同尺度模型调整了不同的通道数。
属于对模型结构精心微调,不再是无脑一套参数应用所有模型,大幅提升了模型性能。不过这个 C2f 模块中存在 Split 等操作对特定硬件部署没有之前那么友好了。
YOLO V8具体改进如下:
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;
PAN-FPN: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CBS 1*1的卷积结构删除了,同时也将C3模块替换为了C2f模块;
Decoupled-Head:YOLOv8使用了Decoupled-Head;
Anchor-Free:YOLOv8抛弃了以往的Anchor-Base,使用了Anchor-Free的思想;
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
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。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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