一种基于YOLOv8的小目标增强检测方法

本发明公开了一种基于YOLOv8的小目标增强检测方法，涉及目标检测技术领域，具体包括以下步骤：通过主干网络提取输入的彩色图像特征；利用AMSPP模块操作处理多尺度特征信息，利用注意力引导网络关注重要特征区域；引入CSE模块对融合后的特征进行处理操作，并将结果输送至检测头；检测头分别执行类别预测和位置预测任务；利用训练完成的网络对测试数据进行预测。本发明通过引入AMSPP模块，充分利用多尺度信息，提取不同尺度的特征图来增强模型对小目标的感知能力，结合CSE模块，使得能够逐层嵌入高层次的语义信息，结合低级特征图的高分辨率的细节信息，从而增强模型对小目标的理解力，有效缓解类别不平衡问题，提升小目标检测的精度。