YOLOV8涨点之多尺度注意力融合(MAF)模块
YOLOv8基本架构
YOLOv8延续了YOLO系列的设计理念，其基本架构主要包括 Backbone、Neck和Head 三个关键部分：
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Backbone ：基于CSP(紧凑和分离)思想构建，使用C2f模块替代了YOLOv5中的C3模块，实现了进一步的轻量化。
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Neck ：采用PA-FPN(路径聚合网络-特征金字塔网络)思想，通过去除上采样阶段的卷积操作并用C2f模块替换原有的C3模块，优化了特征融合过程。
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Head ：引入Decoupled-Head设计，将分类和检测头分离，提高了网络的训练和推理效率。
这种结构设计使YOLOv8在保持轻量化的同时，能够有效提取多层次特征并进行高效的目标检测。
YOLOv8性能特点
YOLOv8在目标检测领域展现出卓越的性能，尤其在精度和速度之间取得了出色平衡。相较于前代YOLOv5，YOLOv8在保持实时性的基础上，显著提升了检测精度。具体而言，同级别的YOLOv8模型在精度上至少高出3个百分点，nano版本甚至达到了9.3的提升幅度。
这一进步源于多项创新技术