改进YOLO系列：通过增加小目标检测模块提升YOLOv8的小目标检测效果_yolov8修改目标检测框

改进YOLO系列：通过增加小目标检测模块提升YOLOv8的小目标检测效果

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测算法，YOLOv8是其中的一个版本。然而，YOLO算法在小目标检测方面可能存在一些挑战，因为较小的目标在图像中往往具有较低的分辨率和更少的上下文信息。为了解决这个问题，我们可以通过增加小目标检测层来改进YOLOv8，从而提高其对小目标的检测效果。

在本文中，我们将介绍如何修改YOLOv8算法，以实现对小目标的更准确检测。我们将使用Python语言实现，并提供相应的源代码。

首先，让我们回顾一下YOLOv8的基本原理。YOLOv8将输入图像划分为一个网格，每个网格单元负责检测该单元格内的物体。每个单元格预测多个边界框，每个边界框都具有一组置信度得分和类别概率。然后，通过应用阈值和非极大值抑制来筛选出最终的检测结果。

为了改进YOLOv8的小目标检测效果，我们可以添加一个小目标检测层。这个层的作用是在YOLOv8的基础上进一步处理较小的目标。下面是修改后的YOLOv8算法的代码示例：

import tensorflow as tf

def create_yolov8_model():
    
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