穿越遮挡的涨点神器：Yolov8小目标检测性能提升之SEAM与MultiSEAM_yolov8同时加入multiseam和spd

穿越遮挡的涨点神器：Yolov8小目标检测性能提升之SEAM与MultiSEAM

关键词提炼

Yolov8，小目标检测，遮挡物，性能提升，SEAM，MultiSEAM

开篇

在计算机视觉的领域中，小目标检测一直是一项具有挑战性的任务。在这个领域，Yolov8一直以其高效的实时检测性能而备受瞩目。最近的研究中，通过引入SEAM（Small Object Awareness Module）和MultiSEAM技术，Yolov8在小目标检测方面迎来了一次重大性能提升。本文将深入探讨SEAM和MultiSEAM的设计原理，介绍其在Yolov8中的应用，并通过实际案例和代码演示，展示这两项技术如何在小目标遮挡物检测中实现了涨点。

SEAM与MultiSEAM：小目标遮挡物性能提升的新利器

1. SEAM技术

SEAM技术的核心在于其对小目标的特殊关注。在小目标检测任务中，常常面临遮挡物的问题，SEAM通过增强对小目标的感知，使Yolov8在遇到遮挡时更具鲁棒性。

# 示例代码：SEAM技术的应用
import seam
import yolov8

# 创建支持SEAM的Yolov8模型<
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