“小目标检测专属:YOLOv8改进的CNN卷积构建块“

针对小目标检测难题,本文介绍了YOLOv8中的SPPv2卷积块,这是一种基于SPPv1改进的CNN构建块,通过多尺度池化增强特征信息,提升小目标检测能力。在YOLOv8结构中结合DropBlock和PANet等策略,优化了检测性能。

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在目标检测中,检测小目标一直是一个挑战性问题。为此,我们介绍了一种新的CNN卷积构建块,用于YOLOv8改进结构系列中的小目标检测。

这个新的CNN卷积构建块,我们称之为SPPv2卷积块(Spatial Pyramid Pooling version 2)。SPPv2卷积块基于SPPv1卷积块进行了改进,旨在更好地解决小目标检测问题。

下面我们提供SPPv2卷积块的代码实现:

import torch
import torch.nn as nn

class SPPv2(nn.Module):
    def 
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