利用Haar小波下采样替代传统卷积下采样在YOLOv8中的应用

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利用Haar小波下采样替代传统卷积下采样在YOLOv8中的应用

YOLOv8是计算机视觉中广泛应用的一种目标检测算法，其凭借高效的性能和较小的计算量，成为了实时目标检测的首选之一。随着深度学习技术的不断发展，YOLOv8也在不断进行优化与改进，以进一步提升其精度与推理速度。本文将探讨一种创新的YOLOv8改进方法：利用Haar小波变换（Haar Wavelet Transform, HWT）进行下采样，替代传统的卷积下采样（Conv Downsampling），从而有效提升模型的检测性能。