yolov8膨胀卷积

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO系列算法的最新版本。膨胀卷积（Dilated Convolution）是YOLOv8中使用的一种卷积操作。

膨胀卷积是一种在卷积神经网络中常用的技术，它可以增加卷积层的感受野（receptive field），从而更好地捕捉图像中的上下文信息。传统的卷积操作是在输入特征图上以固定的步长进行滑动窗口卷积，而膨胀卷积则引入了一个称为膨胀率（dilation rate）的参数。

膨胀率决定了卷积核中各个位置之间的距离，通过在卷积核中插入空洞（dilation）来实现。膨胀率为1时，即为普通的卷积操作；当膨胀率大于1时，卷积核中的位置之间会有一定的间隔。

在YOLOv8中，膨胀卷积被用于提取特征，并且通过使用不同的膨胀率来构建多尺度特征图。这样可以在不同尺度上检测目标，提高检测算法对小目标和远距离目标的检测能力。