《Hello YOLOv8从入门到精通》5，颈部网络（Neck）结构、核心源码和参数调优
YOLOv8的颈部网络（Neck）是目标检测模型中的关键组成部分，它位于骨干网络（Backbone）和头部网络（Head）之间，主要负责进行特征融合和增强。
在YOLOv8中，颈部网络采用了先进的结构设计，包括PAN-FPN（Path Aggregation Network-Feature Pyramid Network）结构，以及特定的模块如SPPF（Spatial Pyramid Pooling Fast）等，以实现高效的特征融合。
什么是特征融合?
颈部网络的主要作用是对来自骨干网络（Backbone）的不同尺度特征进行融合，以获取更丰富的语义信息和更准确的目标特征表示，从而提升模型对不同尺度目标的检测能力
什么是特征增强？
在特征融合的过程中，颈部网络还会对融合后的特征进行增强处理。这有助于提取出更具代表性的特征信息，为后续的目标检测提供更可靠的依据。
一、网络结构
YOLOv8的颈部网络采用了优化后的PAN-FPN（路径聚合网络-特征金字塔网络）结构。这种结构通过融合来自骨干网络的不同阶段的特征图，以增强特征表示能力，为后续的目标检测提供更丰富的信息。YOLOv8在PAN-FPN的基础上进行了以下改进：
- 删除了卷积结构：在YOLOv5的PAN-FPN上采样阶段中，存在卷积结构。而在YOLOv8中，为了进一步提高计算效率，这些卷积结构被删除。
- 替换了C3模块：YOLOv8将PAN-FPN中的C3模块替换为了C2f模块。C2f模块具有更少的参数量和更优秀的特征提取能力，有助于实现网络的轻量化。
另外，YOLOv8还在颈部网络中进行了一些优化和改进，以提高目标检测的准确性和效率。例如：
- 采用了分层特征选择和融合机制：如HS-FPN等最新轻量级颈部网络结构的应用，进一步降低了模型参数量和计算复杂度，同时提升了模型性能。
- 引入了注意力机制：通过引入自注意力机制等先进技术，YOLOv8能够更准确地捕捉图像中的关键特征信息，从而提高目标检测的准确性。
1，PAN-FPN结构
YOLOv8的颈部网络采用了类似于YOLOv5的PAN-FPN结构，即Path Aggregation Network（PANet）。PANet通过自底向上的路径和自顶向下的路径，将不同尺度的特征图进行融合，实现了信息的跨尺度传递。这种结构使得模型能够更有效地检测不同尺度的目标。
具体来说，PANet包括两个主要部分：
- 自底向上路径：从底层特征图开始，逐步向上融合更高层次的特征图。这一路径有助于将底层细节信息传递给更高层次的特征图。
- 自顶向下路径：从最高层次的特征图开始，逐步向下融合更低层次的特征图。这一路径有助于将高层语义信息传递给更低层次的特征图。
2，SPPF模块
SPPF模块（Spatial Pyramid Pooling Fast）是YOLOv8颈部网络中的另一个重要组件。它用于不同尺度的池化操作，将不同尺度的特征图拼接在一起，以提高对不同尺寸目标的检测能力。SPPF模块通过优化池化操作，提高了计算效率，并增强了模型的鲁棒性。
3，特征融合过程
在YOLOv8的颈部网络中，特征融合过程如下：
- 主干网络输出：主干网络（Backbone）输出一系列不同尺度的特征图。
- 特征图处理：这些特征图首先经过SPP（Spatial Pyramid Pooling）结构进行多尺度特征提取。
- PANet融合：然后，通过PANet进行特征融合。在自底向上和自顶向下的路径中，特征图被逐步融合和增强。
- 输出融合特征图：最终，颈部网络输出融合后的特征图，这些特征图将被送入头部网络进行目标检测。
二、核心源码
颈部网络的功能主要集成在head部分，相关代码在yolov8/models/yolo.py等文件中。
1，特征融合层：
颈部网络中的特征融合层通常通过concat（拼接）或add（相加）等方式将不同尺度的特征图进行融合。这些融合操作通常是在特定的网络层中实现的，例如通过定义特定的卷积层、上采样层、下采样层等来完成特征图的融合。
2，上采样与下采样：
为了实现不同尺度特征图的融合，颈部网络通常会进行上采样或下采样操作。上采样操作通常通过插值算法（如最近邻插值、双线性插值等）将特征图的尺寸放大，而下采样操作则通常通过卷积层或池化层将特征图的尺寸缩小。
上采样与拼接操作：
- (-1, 1, nn.Upsample, (None, 2, "nearest"))
- ((-1, 6), 1, Concat, (1))-
第一个操作
nn.Upsample是上采样层，(-1, 1, nn.Upsample, (None, 2, "nearest"))中的-1表示将上层的输出作为本层的输入，None表示上采样的输出尺寸不指定，2表示scale_factor=2，即输出的尺寸是输入尺寸的 2 倍，nearest表示使用最近邻插值算法进行上采样 。经过这层之后，特征图的长和宽变成原来的两倍，通道数不变。 -
第二个操作
Concat是拼接层，((-1, 6), 1, Concat, (1))中的(-1, 6)表示将上层和第 6 层的输出作为本层的输入，(1)表示在维度 1 上进行拼接 。将不同层的特征图在通道维度上进行拼接，实现了多尺度特征的初步融合。 -
C2f 模块
-
- (-1, 3, C2f, (512))
-
C2f模块是 YOLOv8 中的一个重要组成部分，它参考了 YOLOv7 的ELAN的设计思想，用于替换 YOLOv5 中的CSP结构。(-1, 3, C2f, (512))中的3表示该C2f模块重复 3 次，512表示输出通道数。 -
在
C2f模块内部，存在多个卷积层和残差连接等操作，其目的是进一步对拼接后的特征进行处理和融合，增强特征的表达能力，提取更丰富的语义信息。 -
下采样操作
-
- (-1, 1, Conv, (256, 3, 2))
-
这行代码定义了一个卷积层用于下采样，
(-1, 1, Conv, (256, 3, 2))中的-1表示输入来自上一层，Conv表示卷积操作，(256, 3, 2)分别表示输出通道数为 256、卷积核大小为 3、步长为 2 。通过步长为 2 的卷积操作，实现了特征图在空间维度上的下采样，使得网络能够适应不同尺度的目标检测需求，同时减少了计算量和内存占用 。
上采样和下采样操作通常是通过定义特定的网络层来实现的，例如使用nn.Upsample类进行上采样，使用nn.Conv2d类配合适当的stride和padding进行下采样。
上采样、拼接、C2f 模块以及下采样操作会多次组合和重复，形成了一个复杂的特征融合和处理流程 。通过这种多层次、多尺度的特征融合方式，颈部网络能够将骨干网络提取的不同层次的特征进行充分融合和优化，为后续的头部网络提供更具判别力的特征表示，从而提高模型对不同尺度目标的检测性能。
3，PANet结构实现：
PANet结构的核心在于其自底向上和自顶向下的特征融合方式。这种结构通常是通过定义一系列的卷积层、上采样层、下采样层以及融合层来实现的。
颈部网络会首先接收来自骨干网络的特征图，然后通过一系列的自底向上路径和自顶向下路径将这些特征图进行融合。在自底向上路径中，特征图会逐渐被上采样并与其他尺度的特征图进行融合；在自顶向下路径中，特征图会逐渐被下采样并与较低尺度的特征图进行融合。最终，这些融合后的特征图会被传递给头部网络进行后续的目标检测任务。
4，示例代码
下面是一个简化的示例代码片段来展示颈部网络中的部分实现：
import torch
import torch.nn as nn
class YOLOv8Neck(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(YOLOv8Neck, self).__init__()
# 定义上采样层
self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest')
# 定义卷积层用于特征融合
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels * 2, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
# ...（其他层定义省略）
def forward(self, x1, x2):
# x1和x2是来自骨干网络的不同尺度的特征图
# 自底向上路径（上采样并融合）
upsampled_x1 = self.upsample(x1)
fused_feature = torch.cat([upsampled_x1, x2], dim=1) # 在通道维度上进行拼接
# 特征融合（卷积操作）
fused_feature = self.conv1(fused_feature)
fused_feature = self.conv2(fused_feature)
# ...（其他融合操作省略）
# 返回融合后的特征图（可以是一个或多个）
return fused_feature三、实践和调参
1，学习率与优化器
学习率和优化器的选择对模型的训练效果有很大影响。可以通过网格搜索或随机搜索等方法来寻找最佳的学习率和优化器组合。
通常，较小的学习率可以使模型更稳定地收敛，但收敛速度较慢；而较大的学习率可能加快收敛速度，但容易导致模型震荡或不稳定。因此，需要根据具体任务和数据集的特点来选择合适的学习率。
优化器方面，常用的有Adam、SGD等。不同的优化器具有不同的特点，如Adam优化器具有自适应学习率调整能力，而SGD优化器则具有更好的泛化性能。因此，需要根据具体任务和数据集的特点来选择合适的优化器。
2，正则化与过拟合处理
正则化是防止模型过拟合的重要手段。可以采用L1正则化、L2正则化、Dropout等方法来防止模型过拟合。
同时，还可以通过早停法（Early Stopping）或模型剪枝等方法来进一步减少模型的过拟合风险。
3，超参数调优
除了学习率和优化器外，还有其他一些超参数需要调优，如批量大小（Batch Size）、迭代次数（Epochs）、权重衰减（Weight Decay）等。
这些超参数的选择对模型的性能有很大影响。在实践中，可以通过交叉验证或网格搜索等方法来寻找最佳的超参数组合。
4，提取颈部特征
使用 Ultralytics 提供的 Python API，加载预训练的 YOLOv8 模型，如from ultralytics import YOLO; model = YOLO('yolov8n.pt')，这将初始化一个 YOLOv8 的预训练模型对象 。
import torch
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练模型
model = YOLO('yolov8n.pt')
# 获取模型的所有层
model_layers = model.model
# 输入一张示例图像，这里使用随机生成的图像数据，实际应用中应替换为真实图像
input_image = torch.randn(1, 3, 640, 640)
# 前向传播获取特征图
features = input_image
for layer in model_layers[:10]: # 根据实际的颈部网络起始位置调整索引范围
features = layer(features)
neck_feature = features
print(neck_feature.shape)在代码中继承 YOLOv8 的模型类，重写颈部网络相关的方法或模块，实现自定义的颈部网络结构。比如，可以定义一个新的特征融合模块来替换原有的拼接或 C2f 模块，并在自定义的模型类中使用该模块：
import torch.nn as nn
from ultralytics.yolo.model import YOLO, Model
class CustomNeckModel(Model):
def __init__(self, cfg='yolov8n.yaml', ch=3, nc=None, anchors=None):
super().__init__(cfg, ch, nc, anchors)
# 在这里修改或替换颈部网络的模块
self.custom_neck_module = CustomNeck()
def forward(self, x):
# 调用自定义的颈部网络模块
x = self.custom_neck_module(x)
return super().forward(x)
class CustomNeck(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
# 自定义的特征融合等操作
self.conv1 = nn.Conv2d(256, 128, 3, 1, 1)
self.relu = nn.ReLU()
self.conv2 = nn.Conv2d(128, 256, 3, 1, 1)
def forward(self, x):
# 前向传播逻辑
x = self.conv1(x)
x = self.relu(x)
x = self.conv2(x)
return x
# 使用自定义的模型类进行训练或推理
model = CustomNeckModel('yolov8n.yaml')将 YOLOv8 的颈部网络应用于多任务学习时，如同时进行目标检测、目标分割、姿态估计等任务。通过共享颈部网络的特征表示，可以减少模型的参数数量和计算量，提高多任务学习的效率和性能。
YOLOv8的颈部网络通过采用先进的PAN-FPN结构和SPPF模块，实现了高效的特征融合和增强。这种设计使得模型能够更有效地检测不同尺度的目标，并在速度和准确性上实现了新的突破。在实际应用中，YOLOv8的颈部网络为实时目标检测、视频监控、自动驾驶等领域提供了强大的技术支持。
