基于改进YOLOv8n航拍轻量化小目标检测算法：PECS-YOLO | 添加SE注意力机制 + 空间金字塔池化SPPELAN + 增加小目标检测层 + 引入新的结构CSPPC + 更换损失函数EIoU_yolov8增加小目标检测层

前言：Hello大家好，我是小哥谈。在无人机航拍中，目标通常是密集分布、特征不明显的小目标，且物体尺度变化较大。因此，目标检测容易出现漏检和误检的问题。为了解决这些问题，文章提出了一种基于改进YOLOv8n航拍轻量化小目标检测算法：PECS-YOLO。该算法通过在Neck部分增加P2小目标检测层，将浅层和深层的特征图进行拼接，更好捕捉小目标的细节信息；利用轻量化卷积PartialConv引入全新的结构CSPPC来替换Neck网络中的C2f，进行模型轻量化；通过结合SPP（Spatial Pyramid Pooling）和ELAN（Efficient Layer Aggregation Network）对空间金字塔池化结构进行改造，使模型能更有效捕捉小目标特征；通过在Neck部分每个检测头前加入SE注意力机制，使网络更好地关注有用的通道，减少复杂环境中背景噪声对小目标检测任务的干扰；最后使用EfficiCIoU Loss作为边界框损失函数，把边界框的形状差异也考虑在内，增强了模型对小目标的检测能力。实验结果表明，PECS-YOLO目标检测算法在VisDrone2019-DET数据集上的mAP@0.5提高了3.5%，mAP@0.5：0.95 提高了3.7%， 并且模型的参数量相比YOLOv8n降低了约25.7%，FPS增加了约65.2%。综上所述，PECS-YOLO模型适合于无人机航拍下的小目标检测任务。

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