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

保姆级YOLOv8改进 | 基于DWRSeg扩张式残差机制的小目标检测优化（附修改后的C2f与Bottleneck模块）

DWRSeg扩张式残差机制

DWRSeg原理

DWRSeg的结构

修改后的C2f和Bottleneck模块

C2f模块修改

Bottleneck模块修改

实验与评估

实验设置

实验结果

进一步讨论与未来工作

深度分析

动态权重调整的作用

扩张卷积的效果

实验结果的分析

未来工作方向

代码与实现

实际应用场景与案例分析

实际应用场景

安全监控

自动驾驶

医疗影像分析

案例分析

案例1：城市监控中的小目标检测

案例2：自动驾驶中的行人检测

结论与展望

总结

保姆级YOLOv8改进 | 基于DWRSeg扩张式残差机制的小目标检测优化（附修改后的C2f与Bottleneck模块）

YOLO（You Only Look Once）系列模型以其高效的实时目标检测能力而广受欢迎。YOLOv8作为最新版本，继承了YOLO系列的高性能，同时在网络结构和算法优化上也进行了许多改进。然而，对于小目标检测的挑战依然存在，这主要是因为小目标往往缺乏足够的特征信息和细节。因此，如何提升YOLOv8在小目