通过UNetV2集成提升YOLOv8在目标检测与图像分割中的性能

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通过UNetV2集成提升YOLOv8在目标检测与图像分割中的性能

YOLOv8作为目前目标检测领域的领先模型之一，凭借其高效性与准确性广泛应用于各种计算机视觉任务。然而，面对图像分割任务时，YOLOv8在性能上仍有提升的空间。本篇文章将探讨如何通过结合图像分割网络UNetV2，来增强YOLOv8的图像分割能力，并在分割检测中获得更优的性能。

1. 背景与挑战

1.1 YOLOv8与图像分割任务

YOLO系列模型在目标检测任务中表现出色，但其本身并不专注于图像分割。图像分割需要更高的空间分辨率与细粒度的特征提取能力，而YOLOv8的检测网络在处理复杂背景和细小目标时，可能会受到限制。

1.2 U