yolov10与yolov8的网络结构对比
时间: 2025-06-08 09:44:11 浏览: 40
### YOLOv10 和 YOLOv8 网络结构对比
#### Backbone 部分
YOLOv8 的 Backbone 使用了 CSP 结构的思想,将原有的 C3 模块替换为了更轻量化的 C2f 模块[^1]。这种设计减少了计算复杂度并提高了模型性能。而在 YOLOv10 中,Backbone 进一步进行了调整,在第五层和第七层的步长为 2 的下采样卷积被替换成了 SCDown 模块[^3]。这一改变可能有助于更好地处理多尺度特征。
#### Neck 部分
YOLOv8 的 Neck 继续基于 PANet 思想构建,去除了上采样的卷积结构并将 C3 替换为 C2f 模块。相比之下,YOLOv10 将颈部分的四个 C2f 模块全部替换成 C2fCIB 模块,并且原来的两个步长为 2 的降采样卷积也被 SCDown 取代[^3]。这些修改表明 YOLOv10 更加注重优化特征融合过程以及减少冗余操作。
#### Head 部分
在头部架构方面,YOLOv8 已经采用了当前流行的解耦头 (Decoupled-Head) 设计,即将分类与定位功能分开实现[^1]。而到了 YOLOv10,则完全重新定义了自己的检测器组件——`v10 Detect`取代了之前的 `Detect` 实现[^3]。这可能是为了让新版本能够适应更加复杂的场景需求或是提升特定任务下的表现效果。
#### 新增模块
值得注意的是,在 YOLOv10 当中还引入了一个名为 PSA(Pixel-wise Spatial Attention?)的新模块位于第九层之后[^3]。该机制或许可以增强空间注意力机制从而改善对于细粒度物体识别的能力。
#### 卷积单元改进
无论是哪个版本,YOLO系列都会依赖于基础的卷积运算来进行图像特征抽取工作,其中包含了标准卷积(Conv),批标准化(BN),以及非线性激活函数(SiLU)[^2].不过具体到每一个子版本内部如何组合运用上述基本构件则存在细微差别.
综上所述,YOLOv10相较于其前作主要体现在以下几个方面的升级迭代:(1)对原有的一些通用型组件比如downsample convs做了定制化改造;(2)增强了neck区域内的信息交互效率并通过引入新的attention-like component进一步挖掘潜在模式特性.(3)最后也是最重要的一点就是彻底重构了output stage以适配更高阶的应用场合.
```python
# 示例代码展示PSA模块伪代码表示形式
class PSA(nn.Module):
def __init__(self,...):
super().__init__()
...
def forward(self,x):
# 假设输入张量形状[B,C,H,W]
attention_map = self.compute_attention(x)
enhanced_feature = x * attention_map
return enhanced_feature + x
```
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