YOLOv8家族小目标检测克星，SOD-YOLOv8来袭，FPN多路径融合创新！

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以下 文 章来源于微信公众号：集智书童 作者：小书童 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/5KgFLvIIf6MkdneVSiXlYA 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 针对远程相机捕捉到的小物体检测挑战，作者提出了SOD-YOLOv8模型，专门设计用于处理大量小物体的场景。通过改进YOLOv8的多路径融合和引入新的检测层，SOD-YOLOv8显著提高了检测精度，在动态的交通场景中展现出优越的性能，证明了其在实际应用中的可靠性和有效性。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2408.04786 计算机视觉中的目标检测对于交通管理，紧急响应，自动驾驶车辆和智能城市至关重要。尽管在目标检测方面取得了显著的进步，但通过远程摄像机捕获的图像中小目标检测仍具有挑战性，这主要是由于它们的大小、与摄像头的距离、形状的多样性和杂乱的背景所造成的。 为了解决这些 ………………………………