yolov8改进FPN

改进YOLOv8中的FPN结构
为了提升YOLOv8的目标检测性能，在模型中可以集成更先进的特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）。一种有效的方法是采用渐进特征金字塔网络（AFPN）[^1]，另一种则是加权双向特征金字塔（BiFPN）[^2]。
集成AFPN至YOLOv8
通过引入AFPN来增强YOLOv8的多尺度特征提取能力：

创建配置文件
在ultralytics/models/v8目录下建立一个新的YAML配置文件命名为yolov8-AFPN.yaml用于定义新的网络架构。

扩展神经网络组件库
将支持AFPN功能的相关Python代码片段追加到ultralytics/nn/block.py文件结尾处以便于后续调用此特性。

注册新模块
修改ultralytics/nn/tasks.py以包含对新增设的AFPN类的支持，确保其能够被框架识别并加载。

调整网络设置
编辑之前创建好的yolov8-AFPN.yaml文档，指定如何以及在哪里插入AFPN单元进入现有的YOLOv8体系之中。

启动训练过程
完成了上述准备工作之后就可以按照常规流程开始利用改进后的版本进行数据集上的学习任务了。

# 示例：在block.py中添加AFPN实现
class AFPN(nn.Module):
def __init__(self, ...): # 参数列表省略
super().__init__()
...

def forward(self, x):
...
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应用BiFPN优化YOLOv8
对于希望进一步提高跨尺度目标检测效果的应用场景来说，考虑使用带有权重机制的BiFPN可能是更好的选择。这种设计允许高低层次间的信息更加充分地交互流动，从而有助于捕捉不同大小物体的有效表征。
要将BiFPN融入YOLOv8项目里，则需遵循类似的步骤操作——先编写相应的算法逻辑，再适当修改原有工程里的相应部分使之兼容所选方案即可达成目的。