Yolov8 小目标检测的模块

YOLOv8在处理小目标检测方面，特别设计了一些模块来增强对这类目标的敏感性和识别能力。以下是关键模块的概述：

1. **特征金字塔网络(FPN)**：YOLOv8采用了一种特征金字塔结构，它允许模型捕获不同尺度的信息，这对于小目标来说尤其重要，因为它们通常在图像中的大小范围较小。

2. **小目标检测头(Small Object Detection Head)**：这个模块专为检测小物体而设计，可能包括了更深的卷积层，以及特殊的层结构如空间上采样或下采样操作，以便更好地捕捉细节。

3. **密集连接块(Dense Blocks)**：这些模块通过增加跨层级的连接来帮助模型学习更多的特征表示，有助于改善对小目标的识别能力。

4. **注意力机制(Attention Mechanisms)**：一些版本的YOLOv8可能会引入自注意力机制，如SEBlock或CBAM，这些能帮助模型关注对小目标至关重要的区域。

5. **多尺度检测(Multi-Scale Detection)**：YOLOv8可能采用了多尺度预测，结合不同分辨率的特征图，提高了对小目标定位的准确性。

通过这些模块的协同作用，YOLOv8能够在小目标场景下提供更高的检测率和精确度。