YOLOv8模型的高效改进：PPHGNetV2特征提取与Transformer模块的融合探索

YOLO系列作为目标检测领域的佼佼者，凭借其卓越的速度与精度，一直在多个应用场景中占据重要地位。随着YOLOv8的发布，虽然在精度和速度上已有大幅提升，但在复杂场景中的表现依然有所局限。为了解决这一问题，我们可以结合RT-DETR特征提取网络PPHGNetV2的优势，对YOLOv8进行改进，提升其在复杂场景下的表现。

本文将详细介绍如何利用PPHGNetV2改进YOLOv8的特征提取部分，并通过代码示例进行具体实现。

1. PPHGNetV2与YOLOv8概述

1.1 PPHGNetV2概述

PPHGNetV2是RT-DETR（Real-Time DEtection Transformer）特征提取网络的改进版，旨在提升检测器的特征提取能力，特别是在复杂场景和小物体检测方面。PPHGNetV2通过融合局部与全局信息，有效增强了网络对不同尺度目标的感知能力。

PPHGNetV2的优势：

• 增强的特征提取能力：通过多层次特征融合，捕捉更多细节信