YOLOv8改良版ELAN系列：创新的高效层聚合网络结构提升计算机视觉性能

计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，广泛应用于图像识别、目标检测和图像分割等任务。目标检测是计算机视觉中的一项关键任务，而YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效的实时目标检测能力而备受关注。在这篇文章中，我们将介绍YOLOv8改良版ELAN（Efficient Layer Aggregation Networks）系列算法，该算法通过结合最新的高效层聚合网络结构，进一步提升了计算机视觉任务的性能。

YOLOv8简介

YOLOv8是YOLO系列算法的最新版本，它是一种基于深度卷积神经网络的实时目标检测算法。YOLOv8通过将输入图像分割成网格，并为每个网格预测边界框和类别，实现对图像中多个目标的快速检测。然而，YOLOv8在处理密集目标和小目标时性能有待改进。

ELAN：高效层聚合网络

为了改进YOLOv8的性能，我们引入了ELAN（Efficient Layer Aggregation Networks）结构。ELAN结构是一种高效的层聚合网络，它通过有效地聚合不同层的特征信息，提高了目标检测算法的准确性和鲁棒性。

ELAN结构的核心组成部分是Efficient Aggregation Module（EAM），它由两个关键组件构成：特征聚合块（