YOLOv8改进多种检测解耦头系列：即插即用 - 高精度&轻量化解耦检测头

计算机视觉领域中，实时目标检测一直是一个具有挑战性的任务。YOLO (You Only Look Once) 算法以其高效的特点而受到广泛关注。近期，YOLOv8改进了多种检测解耦头，提供了更多高精度和轻量化的解决方案。

本文将详细介绍YOLOv8的改进之处，并提供相应的源代码供参考。

1. 背景

YOLOv8是YOLO系列算法的最新版本，基于深度残差网络（ResNet）进行了改进。其主要思想是将目标检测任务分为两个子任务：分类和位置回归。通过引入解耦头，即可实现对不同类别的目标进行独立检测。

2. 多种检测解耦头改进

2.1 类别单独检测头

在YOLOv8中，为每个类别设置了独立的检测头。这意味着每个类别都有一个对应的分类器来判断该类别是否存在于图像中。这种策略可以减少类别之间的干扰，提高分类精度。

以下是一个用于类别单独检测头的示例代码：

class ClassDetectionHead(nn.Module):<