YOLOv8升级版ELAN结合efficient Layer Aggregation Networks无缝结合，提升计算机视觉性能_yolov8 seg 提升

YOLOv8升级版ELAN结合efficient Layer Aggregation Networks无缝结合，提升计算机视觉性能

近年来随着深度学习算法理论的日益完善和计算机硬件性能的不断提高，计算机视觉领域的研究也越来越受到人们的关注。其中，目标检测技术一直是计算机视觉领域中的热门话题之一。而在目标检测技术中，YOLO系列一直备受关注。

对于YOLO系列算法的更新升级，不仅在网络架构上进行了多次尝试，还融合了其他优秀的网络结构来提升其性能，本文中就介绍了一种基于YOLOv8改进的ELAN网络，运用最新的聚合网络结构efficient Layer Aggregation Networks，使得YOLOv8 ELAN在目标检测任务上获得了更加优异的性能。

首先，我们简单介绍一下efficient Layer Aggregation Networks的原理。该网络结构主要通过将一个卷积层的多个分支，通过不同的聚合方式（如加权平均、最大值等）进行融合，生成更加丰富的特征表示。这样就能够有效地提高模型的表达能力，从而使得模型在目标检测任务上的性能大大提升。

基于这种思路，我们将ELAN结构和efficient Layer Aggregation Networks进行有机结合。具体实现方法如下：

首先，我们将YOLOv8中最后一个卷积层的输出分为两个分支，分别进入两个ELAN模块中进行处理。每个ELAN模块都包含多个卷积层和efficient Layer Aggregation Networks模块，其中efficient Layer Aggregation Networks模块用于融合卷积层特征，生成更加丰富的表示。

在ELAN模块中，我们还引入了对应维度的SE模块，用于控制重要性，使得网络更加聚焦目标特征。同时，我们也添加了一