YOLOv8 改进方案详解：双向特征金字塔、蛇形卷积和改进注意力机制的应用

引言

YOLO（You Only Look Once）系列模型作为目标检测领域的代表性算法，其高效性和准确性广受欢迎。随着YOLOv8的发布，目标检测的性能得到了进一步提升。然而，随着深度学习技术的不断发展，如何进一步改进YOLOv8模型，使其在更多实际应用场景中表现得更为出色，成为了一个重要的研究方向。本文在原有YOLOv8模型的基础上，通过引入双向特征金字塔（BiFPN）、蛇形卷积（DySnakeConv）以及改进的注意力机制（C2f_attention），对其主干网络和头部进行了优化和改进。

YOLOv8 模型简介

YOLOv8是Ultralytics发布的一款目标检测模型，采用了先进的架构设计和高效的计算方式。YOLOv8模型通过引入更深的层次和更多的参数，提升了目标检测的精度和速度。其核心架构包括主干网络（backbone）、特征金字塔网络（FPN）和检测头（head）。

YOLOv8 模型参数

在本次改进中，我们重点对YOLOv8模型的主干网络和检测头进行了修改。以下是YOLOv8模型的一些关键参数：

• nc：目标检测的类别数。
• scales：模型的复合缩放常数，包括深度、宽度和最大通道数。

改进方案

主干网络（Backbone）

主干网络是YOLOv8模型的特征提取部分，负责从输入图像中提取多尺度特征。原始YOLOv8模型采用了一系列卷积层和残差块进行特征提取。在本次改进中，我们对主干网络进行了以下调整：