RFAHead结合超分辨率与注意力机制提升YOLOv8在目标检测与姿态估计中的表现

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RFAHead结合超分辨率与注意力机制提升YOLOv8在目标检测与姿态估计中的表现

引言

YOLOv8作为当今最流行的目标检测框架之一，在速度和准确度上表现出色。然而，随着应用场景的多样化，如姿态估计、图像分割等任务的需求增加，原有的检测头架构在多样化任务中的性能受限。为了解决这个问题，本篇文章提出了一种全新的检测头架构：RFAHead（Reconstruction-based Feature Attention Head），通过超分辨率重构技术，提高目标检测的精度与多任务适应能力。

RFAHead结合了超分辨率重构与注意力机制，不仅提升了检测精度，还可以适用于姿态估计、图像分割等多种任务。本文将详细介绍RFAHead的创新设计，