创新引入HAttention模块：提升YOLOv8小目标检测精度【YOLOv8】

创新引入HAttention模块：提升YOLOv8小目标检测精度【YOLOv8】

引言

目标检测（Object Detection）作为计算机视觉领域中的一个核心任务，在自动驾驶、安防监控和机器人视觉等多个领域都得到了广泛应用。近年来，YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效的实时性和较好的检测精度，成为了目标检测领域的主流模型。特别是YOLOv8，相比之前的版本，具有更强的模型性能和速度优势。

然而，YOLOv8在小目标检测方面仍存在一定的局限性。小目标由于其尺寸较小、信息较为稀疏，因此传统的卷积神经网络（CNN）很难从图像中提取出足够的特征。为了提高YOLOv8在小目标检测中的精度，我们创新性地引入了HAttention模块（Hybrid Attention），该模块通过强化特征图中重要区域的权重，提升了小目标的检测能力。

本文将详细介绍HAttention模块的原理、YOLOv8模型中引入该模块的具体方法，