AI：214-改进YOLOv8目标检测网络 | 引入注意力机制、优化C2f、卷积层、Neck和检测头的综合提升

本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集

https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html

从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。
每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中

文章目录

一.改进YOLOv8目标检测网络 | 引入注意力机制、优化C2f、卷积层、Neck和检测头的综合提升

YOLO（You Only Look Once）系列算法一直是目标检测领域的佼佼者，其高效性和准确性使其在实际应用中广受欢迎。YOLOv8在继承前几代优点的基础上，进一步提升了性能。然而，随着应用场景的复杂化，基础的YOLOv8网络结构已经不能满足所有需求，因此需要对其进行改进。本文将探讨如何在YOLOv8网络结构中添加注意力机制、优化C2f模块、改进卷积层、Neck结构和检测