Yolov8多头检测头优化微小目标检测精度的技巧

目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，而对于微小目标的准确检测是一个具有挑战性的问题。本文将介绍一种基于Yolov8的技巧，通过使用多头检测头来提升小目标检测的精度。我们将详细介绍该技巧的原理，并提供相应的源代码供读者参考。

Yolov8是目标检测中一种非常流行的算法，它采用了单阶段检测的方法，具有高效性和准确性的优势。然而，对于微小目标的检测，Yolov8可能存在一些局限性。为了解决这个问题，我们可以通过添加多个检测头来提高检测的精度。

多头检测头是指在Yolov8的基础上，添加额外的检测头来专门处理微小目标。每个检测头都有自己的一组锚框和预测层，用于检测和定位不同尺寸的目标。通过这种方式，我们可以更好地捕捉微小目标的特征，并提高检测的准确性。

下面是使用PyTorch实现的基于Yolov8的多头检测头的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义多头检测头
class