YOLOV8涨点技巧之DSS模块（一种轻量化火灾检测模型）

一、研究背景与技术挑战

1.1 火灾检测的严峻形势

全球每年因火灾造成的直接经济损失超过千亿美元，仅中国2023年前10个月就报告了74.5万起火灾事故。传统传感器检测存在感知范围有限、易受环境干扰等问题，而基于计算机视觉的检测方法正成为主流解决方案。

1.2 技术瓶颈分析

早期火灾检测面临三大核心挑战：

1. ​小目标检测​：火焰面积占比常小于0.1%
2. ​遮挡问题​：建筑物/植被遮挡导致特征丢失
3. ​实时性要求​：需在100ms内完成检测响应

二、DSS-YOLO模型架构

2.1 整体框架设计

DSS-YOLO在YOLOv8n基础上进行三重关键改进：

python

# 模型架构伪代码
Backbone:
  Conv -> DynamicConv x3 -> SPPELAN

Neck:
  PANet结构 + SEAM注意力

Head:
  多尺度检测头 + 动态权重分配