CVPR中的InceptionNeXt：将Inception与ConvNeXt相结合，在Yolov8中实现即插即用的小目标检测

计算机视觉一直是人工智能领域的重要研究方向之一。近年来，深度学习技术的快速发展为目标检测任务带来了显著的突破。在目标检测中，Yolov8是一种备受欢迎的算法，但对于小目标的检测效果仍有提升空间。为了解决这个问题，研究人员将Inception和ConvNeXt相结合，提出了一种名为InceptionNeXt的神经网络结构，该结构在小目标检测中取得了显著的涨点效果。

InceptionNeXt的核心思想是将Inception模块与ConvNeXt模块相融合。Inception模块是由多个不同尺度的卷积层组成，这些卷积层以不同的卷积核大小进行卷积操作，然后将它们的输出拼接在一起。这样可以捕捉到不同尺度下的目标信息。而ConvNeXt模块则是通过分组卷积的方式增加网络的宽度，提升网络的表达能力。将这两种模块结合在一起，可以充分利用多尺度和多通道的特征信息，提高目标检测的准确性。

下面我们将详细介绍InceptionNeXt在Yolov8中的应用。首先，我们需要对Yolov8进行修改，以支持InceptionNeXt结构。以下是修改后的Yolov8网络结构的源代码：

import torch
import torch.nn as nn

class