微光潜能：Yolov8多头检测技巧助力微小目标检测精度提升

### YOLOv8 目标检测系统架构图解析 YOLOv8 架构设计旨在提升目标检测的速度和准确性，同时支持多种高级功能如图像分割、姿态估计等。以下是该架构的主要组成部分及其工作原理： #### 1. 输入层 输入图片被调整至固定尺寸并送入网络中处理。为了适应不同分辨率的需求，YOLOv8 支持多尺度训练。 #### 2. 主干网 (Backbone) 采用高效的卷积神经网络作为主干提取特征。此部分借鉴了CSPNet的设计理念，能够有效减少计算量的同时保持强大的表征学习能力[^1]。 #### 3. 颈部结构 (Neck) 连接骨干网络与头部组件之间的桥梁——FPN（Feature Pyramid Network）。它负责融合来自多个层次的语义信息，增强小物体识别效果，并为后续的任务模块提供更丰富的上下文描述[^5]。 #### 4. 头部组件 (Heads) 分为三个主要分支： - **Detect Head**: 负责最终的目标定位与类别判断； - **Segment Head**: 实现像素级分类，完成实例分割任务； - **Pose Estimation Head**: 定位人体或其他对象的关键点位置； 这三个头共享相同的底层特征表示，但在各自特定领域内独立运作。 #### 5. 输出解释 对于每一个候选区域，模型会给出边界框坐标以及所属类别的概率分布。不同于传统方法依赖于预先设定好的锚定框来匹配真实标签，YOLOv8采用了无锚机制直接回归目标框参数，即预测每个特征点到四条边的距离从而确定包围盒的位置大小[^4]。 ```mermaid graph TB; A[Input Image] --> B(Preprocessing); B --> C{Backbone}; C --> D(FPN Neck); D --> E(Detect Head); D --> F(Segment Head); D --> G(Pose Estimation Head); E --> H(Bounding Boxes & Class Scores); F --> I(Mask Predictions); G --> J(Key Points Locations); ```