YOLOv8改进：利用UNetV2主干网络提升图像分割检测性能

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YOLOv8模型作为目前最先进的目标检测算法之一，在精度和速度方面取得了显著进步。然而，YOLOv8模型的图像分割性能仍有提升空间。本文介绍了一种利用UNetV2图像分割网络作为主干网络来改进YOLOv8模型的图像分割检测性能的方法，该方法可以有效提升YOLOv8模型的分割精度和语义分割能力。

UNetV2是一种常用的图像分割网络，具有良好的特征提取和语义分割能力。它由编码器和解码器组成，编码器通过一系列下采样操作提取特征，解码器通过一系列上采样操作恢复特征并进行语义分割。UNetV2通过跳跃连接机制将编码器和解码器中的特征融合，可以更好地保留图像的细节信息和语义信息。

将UNetV2图像分割网络作为YOLOv8模型的主干网络，可以有效提升YOLOv8模型的图像分割性能。UNetV2可以提取更丰富的特征信息，并通过跳跃连接机制更好地保留图像的细节信息和语义信息，从而提高模型的分割精度和语义分

标签：目标跟踪人工智能计算机视觉

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