轻量化与性能双提升：YOLOv8中的Slim-Neck特征融合创新【YOLOv8】

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轻量化与性能双提升：YOLOv8中的Slim-Neck特征融合创新

YOLOv8作为最新的目标检测算法，在多个领域取得了显著的成果。然而，随着应用需求的提升和硬件限制的增加，YOLOv8在模型的轻量化和精度提升方面仍有优化空间。本文将探讨如何通过改进YOLOv8的Neck部分，特别是使用Slim-Neck替换特征融合层，以实现轻量化和性能提升的双重目标。

YOLOv8的Neck结构

YOLOv8的Neck部分主要负责将主干网络（Backbone）提取的特征进行融合，以生成高质量的检测特征。传统YOLOv8采用了特征融合层（Feature Fusion Layer），通常包括多个卷积层和上采样操作。这些操作虽然能够有效融合不同尺度的特征，但也带