适用于复杂背景的YOLOv8改进：基于DCN的特征提取能力提升研究

YOLO系列（You Only Look Once）作为目标检测领域的经典算法之一，凭借其在速度和精度上的平衡，得到了广泛的应用。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本，在精度和速度上均有较为突出的表现。然而，随着目标检测任务复杂度的增加，尤其是在小目标、多目标、复杂背景等场景下，YOLOv8仍然面临一定的瓶颈。为了进一步提升其性能，本文提出了一种改进方案：引入多位置替换可变形卷积（DCNv1、DCNv2、DCNv3），通过有效提升特征提取能力，提升YOLOv8在复杂场景下的目标检测表现。

1. YOLOv8的性能瓶颈与改进需求

1.1 YOLOv8的优势与局限性

YOLOv8相较于前几个版本，在精度和速度上取得了很大的进步。其主要特点包括：

• 高效的推理速度：YOLOv8采用了先进的网络结构（如CSPDarknet），使得模型在推理时具有较高的效率，适合实时目标检测。
• 精度提升：YOLOv8在多个标准数据集（如COCO、VOC）上相较于YOLOv7有了明显的提升，尤其在小目标检测和复杂背景下表现更好。