YoloV8的改进策略：下采样改进|集成GCViT的Downsampler模块实现性能显著提升|即插即用

摘要

随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，目标检测任务成为了研究热点之一。YoloV8作为实时目标检测领域的领先模型，凭借其高效性与准确性赢得了广泛的关注。然而，为了进一步提升YoloV8的性能，特别是在特征提取与下采样过程中的信息保留能力，我们引入了来自GCViT（Global Context Vision Transformers）模型中的Downsampler模块。本文将详细阐述这一改进方法，并探讨其带来的显著优势。

Downsampler模块的引入

在YoloV8的原有架构中，下采样主要通过卷积层配合步长（stride）实现，这种方式虽然简单有效，但在特征提取过程中可能会损失部分重要信息。为了克服这一缺陷，我们借鉴了GCViT模型中的Downsampler模块，该模块通过融合MBConv（MobileNetV2中的Inverted Residual Block）与深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）、Squeeze-and-Excitation（SE）块以及最大池化（Max Pooling）等技术，有效提升了特征提取与下采样的性能。

改进优点

性能提升

通过引入GCViT的Downsampler模块，YoloV8在特征提取与下采样过程中的信息保留能力显著增强。这使得模型在保留重要细节信息的同时，有效减少了信息损失，从而提高了目标检测的准确率。实验结果显示，在多个数据集上，改进后的YoloV8模型均实现了性能上的显著提升。

泛化能力提升

由于GCViT的Downsampler模块结合了多种先进的卷积网络设计思想，如MBConv、SE块和最大池化等，这使得改进后的YoloV8模型在应对不同场景和复杂环境时具有更强的泛化能力。无论是在自然场景还是复杂工业环境中，改进后的模型都能表现出更加稳定和可靠的检测效果。

计算效率优化

尽管引入了更为复杂的Downsampler模块，但得益于其高效的特征提取与下采样机制，改进后的YoloV8模型在保持高性能的同时并未显著增加计算量。相反，由于信息保留能力的提升，模型在部分任务中甚至能够实现更快的收敛速度和更低的训练成本。

通过引入GCViT的Downsampler模块，我们成功实现了YoloV8模型性能的显著提升。这一改进不仅丰富了目标检测领域的研究内容，也为相关领域的实际应用提供了有力支持。

代码

测试结果

YOLOv8l summary: 346 layers, 50,632,560 parameters, 0 gradients, 177.2 GFLOPs
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 15/15 [00:01<00:00,  9.15it/s]
                   all        230       1412      0.973      0.968      0.989      0.758
                   c17         40        131      0.987      0.992      0.995      0.837
                    c5         19         68      0.979      0.985      0.994      0.836
            helicopter         13         43      0.974          1      0.984      0.607
                  c130         20         85      0.974      0.976      0.983       0.66
                   f16         11         57       0.98      0.965      0.991        0.7
                    b2          2          2      0.931          1      0.995      0.824
                 other         13         86       0.97      0.942      0.984      0.548
                   b52         21         70      0.972      0.943      0.983      0.834
                  kc10         12         62          1      0.979      0.987      0.842
               command         12         40      0.993          1      0.995      0.843
                   f15         21        123      0.986      0.976      0.994      0.684
                 kc135         24         91      0.973      0.989      0.984      0.712
                   a10          4         27          1      0.477      0.916       0.45
                    b1          5         20      0.993       0.95      0.993      0.762
                   aew          4         25      0.954          1      0.993      0.789
                   f22          3         17      0.988          1      0.995      0.774
                    p3          6        105          1      0.985      0.995      0.811
                    p8          1          1      0.898          1      0.995      0.895
                   f35          5         32       0.99          1      0.995      0.555
                   f18         13        125      0.987      0.976      0.994      0.825
                   v22          5         41      0.997          1      0.995      0.742
                 su-27          5         31      0.988          1      0.995      0.852
                 il-38         10         27      0.992          1      0.995      0.844
                tu-134          1          1      0.871          1      0.995      0.895
                 su-33          1          2      0.959          1      0.995      0.754
                 an-70          1          2      0.932          1      0.995      0.749
                 tu-22          8         98      0.998          1      0.995      0.838