YOLOv8这么做，二区不愁发！

YOLO11已经出来了，现在用YOLOv8写小论文或者毕业论文会被卡吗？完全不用担心！实际上YOLO11的结构还是YOLOv8的结构，并没有过于大的变化。

而YOLOv8自提出以来，热度一直居高不下，github的星标都已经36.4k了；且相比其他版本，YOLOv8同时兼具高精度、高速度、可扩展性和灵活性等优势，在多个领域都取得了显著的成果，各期刊会议也都是常客。比如模型ADA-YOLO，在医学图像检测中精度高达99.4％；模型LDE-YOLO，则在缺陷检测任务中，性能狂提的同时，计算量减少60.2％、参数量减少49.1％……

目前热门的改进思路主要有：重参数化、换卷积方式、数据增强、与注意力机制结合、与多尺度特征融合结合等。为方便大家研究的进行，每种方法我都给大家准备了参考论文和开源代码，共15篇！

论文原文+开源代码需要的同学看文末

Efficient Detection Framework Adaptation for Edge Computing: A Plug-and-play Neural Network Toolbox Enabling Edge Deployment

内容：本文提出了一种名为EDTOOLBOX的工具箱，旨在为边缘计算中的目标检测模型提供高效的部署方案。EDTOOLBOX包含多个可插拔的组件，如轻量级的Rep-DConvNet、SC-A网络和Efficient Head，这些组件能够显著降低模型的资源消耗，同时提升检测精度和实时性。此外，针对现实中头盔佩戴检测任务中常被忽视的“帽带未系”问题，作者构建了一个新的Helmet Band Detection Dataset（HBDD），并验证了EDTOOLBOX在该任务中的有效性。

YOLOv8-ResCBAM: YOLOv8 Based on An Effective Attention Module for Pediatric Wrist Fracture Detection

内容：本文提出了一种基于YOLOv8的改进模型YOLOv8-ResCBAM，用于儿童手腕骨折检测。该模型通过在YOLOv8架构中引入卷积块注意力模块与残差块结合的ResCBAM模块，显著提升了模型在GRAZPEDWRI-DX数据集上的性能，将平均精度均值（mAP 50）从63.6%提高到65.8%，达到了新的最佳水平。实验结果表明，YOLOv8-ResCBAM在检测精度和实时性方面均优于原YOLOv8模型，能够作为计算机辅助诊断（CAD）工具辅助外科医生分析X光图像，降低误诊风险。

Improving real‑time object detection in Internet‑of‑Things smart city traffic with YOLOv8‑DSAF method

内容：本文提出了一种基于YOLOv8的改进目标检测模型YOLOv8-DSAF，用于物联网智能城市交通中的实时目标检测。该模型通过引入深度可分离卷积（DSConv）、双路径注意力门模块（DPAG）和特征增强模块（FEM），在KITTI和Cityscapes数据集上实现了更高的检测精度和适应性，同时保持了实时性。实验结果表明，YOLOv8-DSAF在复杂城市交通场景中表现出色，为智能交通管理和物联网智能城市建设提供了可靠的技术支持。

Small target detection in UAV view based on improved YOLOv8 algorithm

内容：本文提出了一种基于改进YOLOv8算法的小目标检测方法，专门针对无人机（UAV）视角下的图像检测任务。该方法通过引入双向特征金字塔网络（BiFPN）、C3Ghost模块、通道注意力机制以及改进的MPDIoU损失函数，显著提升了模型在小目标检测中的准确性和效率。实验结果表明，改进后的YOLOv8n模型在VisDrone数据集上实现了17.2%的平均精度（mAP）、10.5%的精确度（P）和16.2%的召回率（R）提升，有效解决了无人机图像中小目标检测的挑战，为无人机视角下的目标检测提供了更优的解决方案。

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