CSPNetbackbone 与 FPN+PAN,YOLOv8中的创新特征提取与检测技术 !

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前言   本研究对YOLOv8目标检测模型进行了详细的分析，重点关注其架构、训练技术和相对于以前的迭代（如YOLOv5）的性能改进。 主要创新点，包括用于增强特征提取的CSPNetbackbone，用于实现高级多尺度目标检测的FPN+PAN脖子，以及转向 Anchor-Free 定方法，进行了全面的检查。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源：集智书童 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 1 Introduction 计算机视觉一直是一个充满活力且快速发展的领域，它使机器能够解释和理解视觉数据[1]。这个领域中的核心任务是目标检测，这是一个关键任务，涉及在图像或视频序列中准确识别和定位物体[2]。多年来，已经开发出各种复杂的算法来应对这个挑战，每次迭代都带来新的进 ………………………………