YOLOv8与SAttention：一种轻量化自注意力检测头在目标检测、分割与姿态估计中的统一应用

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YOLOv8与SAttention：一种轻量化自注意力检测头在目标检测、分割与姿态估计中的统一应用

引言

YOLOv8作为当前最流行的目标检测模型之一，凭借其高效的性能和优越的实时性，已经在许多实际应用中得到广泛的使用。然而，随着分割、姿态估计（Pose）、目标检测等任务需求的不断增加，YOLOv8的标准检测头已显现出性能瓶颈，尤其是在计算资源有限的情况下，如何提升其准确性和效率成为了研究的一个重要方向。

2024年，HyCTAS（Hybrid Convolutional Transformer Attention Selection）模型提出了一种新型的轻量化自研检测头——SAttention（Selective Attention）。SAt