yolov8s-hgnetv2

Yolov8s-HGNetV2是基于卷积神经网络的目标检测算法。Yolov8s-HGNetV2算法结合了YOLOv3和Hourglass Net（HGNet）的特点，在目标检测任务中取得了较好的表现。

YOLOv8s是YOLOv3的改进版本。YOLOv3采用了Darknet作为骨干网络，具有较好的检测速度和准确率。而YOLOv8s在YOLOv3的基础上改进了网络结构，引入了SPP（Spatial Pyramid Pooling）模块和PANet（Path Aggregation Network）模块。SPP模块能够利用多尺度的感受野进行特征提取，提高了网络对目标的感知能力。而PANet模块则可以融合不同层次的特征并进行有效的特征传播，提升了目标检测的精度。

HGNet是一种使用全卷积网络进行密集预测的方法。它通过Hourglass网络结构来实现，其中包含了多个下采样和上采样的模块，能够在不同尺度上对特征进行多次提取和融合。这种网络结构使得HGNet能够在保留细节信息的同时，提取出更丰富的语义特征，提高了目标检测的准确性。

Yolov8s-HGNetV2将YOLOv8s和HGNet结合起来，利用YOLOv8s的快速检测速度和HGNet的准确性，进一步提升了目标检测任务的性能。它不仅能够在保持较高的检测准确率的同时实现实时检测，还能够检测小目标和遮挡目标等复杂场景下的目标。因此，Yolov8s-HGNetV2成为了目标检测领域中一种非常有效的算法。