YOLOv8改进结构系列：针对小目标的新型CNN卷积构建块

计算机视觉是人工智能领域中的重要研究领域，而物体检测是计算机视觉中一项具有挑战性的任务。目前最流行和有效的物体检测方法之一是YOLO（You Only Look Once），而其最新版本YOLOv8在提高检测性能的同时也注重了对小目标的检测。

为了进一步提高YOLOv8的小目标检测性能，我们引入了一种新型的CNN卷积构建块，该构建块结合了多个改进措施。我们将在本文中详细介绍这些改进，并提供相应的源代码实现。

首先，我们注意到小目标通常在图像中占据较少的像素，因此它们可能容易在网络中丢失。为了解决这个问题，我们采用了一个新的注意力机制，称为SE（Squeeze-and-Excitation）。SE模块通过自适应地学习通道之间的关系，有选择性地增强了有用的特征，并抑制了不相关的特征，从而提高了小目标的检测精度。

其次，我们引入了一种新的残差连接模块，称为CBAM（Convolutional Block Attention Module）。CBAM模块通过同时对通道注意力和空间注意力进行建模，可以自适应地选择性地聚焦于图像的重要区域。这种结构能够帮助网络更好地捕获小目标的细节信息，提高检测的准确性。

接下来，我们为YOLOv8引入了一种新的损失函数，称为Focal Loss。Focal Loss通过降低易分类样本的权重，提高难分类样本的权重，从而更加关注那些难以识别的小目标。这种策略可以有效地解决YOLOv8在小目标检测中的困难。

最后，我们对YOLOv8网络的输入层进行了调整，将输入图像的分辨率增加到原始分辨率的两倍。这样做的目的是为了更好地捕捉小目标的细节信息，提高检测的精度。

下面是我们针对YOLOv8的改进所使用的代码示例：