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什么是网络开发_如何设计制作网站_农产品推广方案_数据网站有哪些

时间:2025/7/9 6:04:23来源:https://blog.csdn.net/qq_64693987/article/details/143125567 浏览次数:1次
什么是网络开发_如何设计制作网站_农产品推广方案_数据网站有哪些

         在深度学习中,特征提取是关键环节。传统的卷积神经网络(CNN)通过卷积层提取图像特征,但在处理复杂图像时,单一的频域信息可能不足以捕获所有重要细节。为了解决这个问题,我们可以结合小波变换(DWT)和卷积操作,使用Down_wt卷积提高YOLOv8模型的精度。

1. Down_wt卷积概述

下图展示了Down_wt卷积的结构。通过Haar小波变换,该卷积模块实现了高效的特征提取和降采样。

Down_wt 模块的设计

Down_wt 模块的核心功能是执行小波变换,并将变换后的结果与卷积层结合。下面是模块的关键组成部分:

        小波变换:使用 DWTForward 类进行小波变换,提取低频和高频成分。

        特征拼接:将低频成分和三个高频成分(水平、垂直和对角)拼接在一起,形成新的输入。

        卷积层:通过1x1卷积、批量归一化和ReLU激活函数处理拼接后的特征。

2. 安装Down_wt环境

第一:下载代码,并将其解压GitHub - fbcotter/pytorch_wavelets: Pytorch implementation of 2D Discrete Wavelet (DWT) and Dual Tree Complex Wavelet Transforms (DTCWT) and a DTCWT based ScatterNet

第二: 找到其路径pytorch_wavelets路径下使用 pip install . 安装包

第三:安装 PyWavelets   pip install PyWavelets -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.com 

  3. 接下来,我们将详细介绍如何将Down_wt集成到 YOLOv8 模型中。        

这是我的GitHub代码:tgf123/YOLOv8_improve (github.com)

这是改进讲解:YOLOv8模型改进 第十二讲 添加Haar小波下采样Down_wt卷积_哔哩哔哩_bilibili

3.1  如何添加

        1. 首先,在我上传的代码中yolov8_improve中找到Down_wt.py代码部分,它包含两个部分一个是Down_wt.py的核心代码,一个是yolov8模型的配置文件。 

       

        2. 然后我们在modules文件夹下面创建Down_WT.py文件,然后将Down_wt的核心代码放入其中

    3. 在 task.py文件中导入Down_wt

from ultralytics.nn.modules.HWD import Down_wt

     4. 然后修改代码

        5. 最后将配置文件复制到下面文件夹下

        6. 运行代码跑通 


from ultralytics.models import NAS, RTDETR, SAM, YOLO, FastSAM, YOLOWorldif __name__=="__main__":# 使用自己的YOLOv8.yamy文件搭建模型并加载预训练权重训练模型model = YOLO(r"D:\bilibili\model\ultralytics-main\ultralytics\cfg\models\v8\yolov8_downwt.yaml")\.load(r'D:\bilibili\model\ultralytics-main\tests\yolov8n.pt')  # build from YAML and transfer weightsresults = model.train(data=r'D:\bilibili\model\ultralytics-main\ultralytics\cfg\datasets\VOC_my.yaml',epochs=100, imgsz=640, batch=8)

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