本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集

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从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。

每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中

文章目录

通过HAttention模块改进YOLOv8 | 超分辨率重建助力小目标检测

一、YOLOv8与小目标检测挑战

1.1 小目标检测的难点

1.2 YOLOv8的架构概述

二、HAttention（HAT）超分辨率重建的引入

2.1 HAttention（HAT）的基本原理

2.2 HAT的优势

三、HAttention（HAT）在YOLOv8中的实现

3.1 网络结构的修改

3.2 训练与优化

四、实验结果与分析

4.1 实验设置

4.2 结果分析

4.3 小目标检测效果的可视化

五、HAttention（HAT）对YOLOv8性能的影响

5.1 HAttention对推理速度的影响

5.1.1 测试环境设置

5.1.2 测试结果与分析

5.2 HAttention对模型参数量的影响

5.2.1 参数量的计算

5.2.2 参数量变化分析

5.3 HAttention在不同场景下的小目标检测表现

5.3.1 高密度场景

5.3.2 远距离目标检测

5.4 不同注意力机制的对比分析

5.4.1 实验对比

5.4.2 对比结果分析

六、HAttention（HAT）的实际应用与扩展

6.1 HAttention在实时检测系统中的应用

6.1.1 实时安防监控

6.1.2 自动驾驶系统

6.2 HAttention在其他计算机视觉任务中的扩展

6.2.1 图像分割

6.2.2 视频目标跟踪

6.3 HAttention的潜在改进方向

6.3.1 多尺度HAttention模块

6.3.2 与其他网络架构的结合

6.3.3 实时处理优化

总结

通过HAttention模块改进YOLOv8 | 超分辨率重建助力小目标检测

YOLOv8作为目标检测领域的最新版本，以其轻量级、高速和高精度的特点迅速成为了业