YOLOv8引入渐进特征金字塔网络AFPN结构_yolov8+apfn渐进金字塔

《YOLOv8引入渐进特征金字塔网络AFPN结构》

【2023】 一篇引人注目的研究 | YOLOv8 中的 AFPN 结构

在计算机视觉领域，物体检测一直是备受关注的任务之一。随着深度学习的不断发展，物体检测算法也在不断演进，以提高准确性和效率。其中，YOLO（You Only Look Once） 系列一直备受瞩目，而最新发布的 YOLOv8 在2023年6月28日见刊的最新文章中引入了渐进特征金字塔网络（AFPN）结构，引发了广泛的讨论和兴趣。本文将深入探讨这一创新，并为您提供详细的示例代码。

YOLOv8：物体检测的巅峰之作

YOLOv8 是YOLO系列物体检测算法的最新版本，它在多个方面取得了显著的改进。YOLO算法的主要目标是将图像中的物体检测出来，同时给出物体的位置和类别。这个任务在自动驾驶、监控、图像搜索和许多其他领域都具有广泛的应用。

YOLOv8 在性能和速度之间取得了出色的平衡，使其成为许多应用的首选选择。其关键特点包括：

• 高准确性：YOLOv8通过引入渐进特征金字塔网络（AFPN）结构，提高了物体检测的准确性。这意味着更准确的物体定位和类别预测。

• 实时性能：YOLOv8优化了模型，以在不降低准确性的情况下提供更快的推理速度。这对于需要实时物体检测的应用非常重要。