YOLOv8的CFPNet系列：深入探究最新研究｜引入Centralized Feature Pyramid集中特征金字塔，通过COCO数据集验证效果优化

近期，计算机视觉领域又迎来了一项重要的研究突破，即YOLOv8的CFPNet系列。该系列论文通过引入Centralized Feature Pyramid（CFP）集中特征金字塔，对YOLOv8进行了改进，并在COCO数据集上进行了验证。本文将深入探讨这一最新研究成果，并提供相应的源代码。

YOLO（You Only Look Once）是一种高效的实时目标检测算法，而YOLOv8是其最新版本。CFPNet系列的出现旨在进一步提升YOLOv8的性能。其中，Centralized Feature Pyramid（CFP）是一种新颖的特征融合机制，通过集中多个尺度的特征图，提供更全局、更丰富的上下文信息，从而加强目标检测的准确性和鲁棒性。

下面是一个简化的实现CFPNet系列的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class CFPNet(nn.Module)</