基于ContextGuided方法的YOLOv8改进：提升小物体检测精度

YOLO系列在目标检测领域一直处于领先地位，尤其是YOLOv8版本，通过其创新的结构和优化提升了检测精度和速度。然而，如何进一步提高精度，特别是在不增加计算负担的情况下，仍然是一个亟待解决的问题。为此，本文将探讨一种新的轻量级下采样方法——ContextGuided，通过该方法可以大幅提升YOLOv8的检测性能，同时保持模型的高效性。

1. 背景

YOLOv8在保持实时性和高精度的基础上，加入了多项优化，尤其是在特征提取、特征融合以及检测头的设计上。然而，YOLOv8仍然面临着在处理高分辨率图像时计算资源消耗较大的问题。为了解决这一问题，本文提出了一种新的下采样方法——ContextGuided，通过精确的上下文信息引导下采样过程，能够有效地提升特征提取的精度，并减少不必要的计算开销。

2. 方法原理

2.1 下采样的挑战

下采样操作是卷积神经网络（CNN）中常见的操作，它通过降低特征图的分辨率来减少计算量&#