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

一.改进YOLOv8目标检测网络 | 引入注意力机制、优化C2f、卷积层、Neck和检测头的综合提升

YOLOv8网络结构简介

改进一：添加注意力机制

引入Squeeze-and-Excitation (SE)模块

改进二：优化C2f模块

改进三：改进卷积层

改进四：优化Neck结构

改进五：改进检测头

具体代码实现

导入必要的库

定义SE模块

定义带SE模块的卷积块

定义优化后的C2f模块

定义动态卷积模块

定义优化后的Neck结构

定义改进的检测头

集成改进模块到YOLOv8

训练和评估

实验结果与分析

实验设置

性能指标

实验结果

结果分析

未来工作

结论

一.改进YOLOv8目标检测网络 | 引入注意力机制、优化C2f、卷积层、Neck和检测头的综合提升

YOLO（You Only Look Once）系列算法一直是目标检测领域的佼佼者，其高效性和准确性使其在实际应用中广受欢迎。YOLOv8在继承前几代优点的基础上，进一步提升了性能。然而，随着应用场景的复杂化，基础的YOLOv8网络结构已经不能满足所有需求，因此需要对其进行改进。本文将探讨如何在YOLOv8网络结构中添加注意力机制、优化C2f模块、改进卷积层、Neck结构和检测