YOLOv8: SPPELAN模块空间金字塔池化

YOLOv8: SPPELAN模块空间金字塔池化

引用

CSDN

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https://m.blog.csdn.net/feng1790291543/article/details/139665886

YOLOv8作为目前最先进的目标检测算法之一，在精度和速度方面取得了显著进步。然而，随着人工智能技术的快速发展，YOLOv8模型也面临着一些新的挑战，例如如何进一步提升模型的鲁棒性，如何在复杂场景下保持较高的精度。

简介

为了解决上述挑战，本文提出了一种利用YOLOv9最新的SPPELAN模块改进SPPF（Spatial Pyramid Pooling Feature）模块的方法，该方法可以有效增强模型对多尺度特征的提取能力，提升模型的鲁棒性和精度。

原理详解

SPPF模块是一种常用的特征提取模块，可以提取不同尺度的特征信息。然而，传统的SPPF模块存在以下问题：

• 感受野有限: SPPF模块的感受野有限，无法充分利用全局信息。

• 特征冗余: