yolov8涨点系列之增加检测头

检测头对于目标检测的作用

特征转换与信息提取

  检测头是目标检测模型的关键组成部分，它将模型从骨干网络（Backbone）和颈部网络（Neck）中提取到的特征信息进行转换和进一步处理，从中提取出目标的位置、类别和置信度等关键信息，以便最终确定图像中目标的具体情况。

多尺度目标适应

  现实场景中的目标具有不同的尺度，检测头可以通过多尺度特征融合等技术，对不同层次、不同尺度的特征进行整合和分析，从而适应对不同大小目标的检测。例如，小目标在深层特征图中可能信息丢失，但通过与浅层特征的融合，检测头可以更好地捕捉小目标的特征，提高对小目标的检测能力。

预测与定位

  基于处理后的特征信息，检测头对目标的位置进行预测，确定目标在图像中的边界框（Bounding Box）。同时，对目标的类别进行预测，判断目标所属的具体类别。这两个过程对于准确地识别和定位目标至关重要，直接影响目标检测的精度和准确性。

损失计算与模型优化

  检测头将预测结果与真实的标注信息进行比较，计算出损失函数的值。损失函数反映了预测结果与真实结果之间的差异，模型通过优化算法不断调整检测头以及整个模型的参数，以减小损失函数，提高模型的检测性能。

YOLOv8的检测头介绍

结构组成

特征提取层

  通过多层卷积操作对