本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集

https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html

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

深入改进YOLOv8小目标检测 | 基于Gold-YOLO的Neck结构优化与应用

1. YOLOv8 的 Neck 结构

1.1 FPN 和 PAN 的作用

2. Gold-YOLO 的改进策略

2.1 金字塔卷积的实现

2.2 通道注意力机制的集成

3. YOLOv8 的改进实现

3.1 Gold-YOLO 的改进结构整合

3.2 完整网络结构集成

4. 实验与性能分析

4.1 数据集选择与实验设置

4.2 实验结果分析

5. 多尺度损失函数的优化

5.1 多尺度损失函数的原理

5.2 多尺度损失函数的代码实现

5.3 多尺度损失函数与小目标检测的关系

6. 性能优化的策略与实验

6.1 通道剪枝与参数量优化

6.2 轻量化模型的设计与实验

6.3 实验结果与对比

7. 实际应用场景与部署

7.1 部署到嵌入式设备

7.2 部署在移动设备上

7.2.1 转换模型为 TensorFlow Lite 格式

7.3 实时应用场景示例

8. 未来改进方向

8.1 动态感受野的进一步优化

8.2 自动化模型结构搜索

8.3 更先进的注意力机制

9. 结论

深入改进YOLOv8小目标检测 | 基于Gold-YOLO的Neck结构优化与应用

在目标检测领域，YOLO (You Only Look Once) 系列