文章目录
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- YOLOv8的现状与挑战
- YOLO-MS的MSBlock简介
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- MSBlock的工作原理
- MSBlock的优势
- 利用MSBlock改进YOLOv8
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- 替换YOLOv8主干网络中的部分模块
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- 代码实现：替换CSP模块为MSBlock
- 在YOLOv8的颈部（Neck）中插入MSBlock
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- 代码实现：在颈部区域插入MSBlock
- 实验结果与分析
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- 实验设置
- 性能对比
- 性能对比（续）
- 结果分析
- 总结与展望
在目标检测领域，YOLO系列模型一直以其高效的检测速度和较好的精度表现而备受关注。随着版本的不断迭代，从YOLOv1到如今的YOLOv8，模型的性能和结构都经历了诸多优化。然而，如何在保持模型轻量的前提下进一步提升性能，依然是一个值得深入探索的方向。本文将介绍如何利用YOLO-MS中的MSBlock对YOLOv8进行改进，既实现轻量化，又能提升性能。
YOLOv8的现状与挑战
YOLOv8作为当前较为先进的目标检测模型，虽然在速度和精度之间取得了较好的平衡，但在一些应用场景中，如移动设备或资源受限的环境中，模型的体积和计算量仍然较高。为了进一步提升模型的实用性，降低模型复杂度是关键。
YOLO-MS的MSBlock简介
YOLO-MS是一种创新的目标检测架构，其核心贡献是引入了MSBlock（Multi-Scale Block）。MSBlock通过一个多尺度特征融合机制，在不同尺度的特征图之间进行有效的信息交互，从而增强了模型对目标的特征提取能力。同时，MSBlock的设计简洁高效，能够有效降低模型的计算复杂度，使其在轻量化的同时还能提升精度。
MSBlock的工作原理
MSBlock的核心思想是通过多尺度
