结合GhostConv与ECA注意力的Slim-Neck改进方法及其性能分析

1. 引言

YOLOv8 作为目前主流的目标检测框架，继承了 YOLO 系列的高效性，但在特征融合（Neck）部分仍然存在一定的优化空间。传统的 FPN（Feature Pyramid Network）或 PAN（Path Aggregation Network）虽然可以提升检测能力，但在计算量和参数量上仍然较大。

本篇文章将介绍一种轻量级特征融合策略 Slim-Neck，它在降低计算成本的同时，仍能实现超级涨点（Super Boosting），适用于各种场景，特别是边缘计算与移动端部署。

我们将从原理分析、Slim-Neck 结构设计、代码实现、实验对比等方面展开探讨。

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2. YOLOv8 Neck 现存问题

2.1 YOLOv8 Neck 现状

在 YOLOv8 的默认实现中，Neck 主要基于 PAN 结构，即FPN + Bottom-Up Path Augmentation，其中：

• FPN 负责自顶向下的信息传播&#x