YOLOv8中的可逆辅助分支（PGI）提升复杂环境下物体检测的创新方法

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YOLOv8中的可逆辅助分支（PGI）提升复杂环境下物体检测的创新方法

介绍

随着目标检测技术的不断发展，YOLO（You Only Look Once）系列网络因其高效的实时检测能力在计算机视觉领域取得了显著的成果。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本，结合了许多创新的技术，极大地提升了检测精度和速度。然而，尽管YOLOv8已经是一个非常强大的目标检测模型，但其结构仍然有提升的空间。本文提出了一种全新的架构——辅助可逆分支结构（PGI），旨在进一步提升YOLOv8的性能。该创新架构实现了1:1改进，显著增强了模型的检测能力，且在计算效率上保持优势。

本文将详细分析PGI架构的设计原理、实