小目标检测篇 | YOLOv8改进之增加小目标检测层（四头检测机制）_yolov8增加第四个特征层

前言：Hello大家好，我是小哥谈。小目标检测是计算机视觉领域中的一个研究方向，旨在从图像或视频中准确地检测和定位尺寸较小的目标物体。相比于常规目标检测任务，小目标检测更具挑战性，因为小目标通常具有低分辨率、低对比度和模糊等特点，容易被背景干扰或遮挡。为了解决小目标检测问题，研究者们提出了一系列方法。其中一种常用的方法是使用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）。通过训练一个CNN模型，可以学习到目标物体的特征表示，并通过在图像上滑动窗口或使用锚框等方式来进行目标检测。此外，还有一些针对小目标检测的特殊技术，例如多尺度检测、特征金字塔网络和注意力机制等，这些方法可以帮助提高小目标检测的准确性和鲁棒性。本篇文章就给大家介绍如何在YOLOv8网络结构中如何添加小目标检测层。

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