yolov8小目标检测

YOLOv8在进行目标检测时，可能会出现对小目标的漏检或检测效果不佳的问题。为了解决这个问题，YOLOv8引入了3个检测头，可以进行多尺度的目标检测。然而，由于小目标的特殊性，仍然可能存在检测能力不佳的情况。为了改善这个问题，可以考虑添加一个专门用于检测微小物体的检测头，这样可以显著提升检测的准确性和mAP值。[1]

相比之下，YOLOv5采用了共用一个卷积的方式进行检测和分类，并且是基于anchor的方法。具体来说，卷积的输出为（5N+类别数）*3，其中5代表bbox的四个值，N代表anchor的数量，默认为3个。而obj值则表示是否存在目标，这个概念是从YOLO V1传承下来的。[2]

关于obj值的存在意义，人们曾经对YOLO V1提出了疑问。后来发现，在训练和推理过程中，obj值存在逻辑不一致性的问题。具体来说，obj值在训练时表示是否存在目标，但在推理时却被用来作为目标的置信度。这种逻辑不一致性可能会影响检测的准确性。[3]