摘要
在深度学习和计算机视觉领域，YoloV8以其卓越的性能和实时检测能力而广受赞誉。为了进一步提升YoloV8的检测精度和泛化能力，我们创新性地在其核心Bottleneck模块中引入了注意力特征融合（AFF）机制。这一改进不仅实现了即插即用的便捷性，还显著提升了模型的表现，为YoloV8注入了新的活力。
改进概述：
在YoloV8的Bottleneck模块中，我们巧妙地嵌入了注意力特征融合（AFF）模块。AFF模块通过多尺度通道注意力机制（MS-CAM），有效融合了全局和局部特征上下文，解决了传统特征融合方法在处理不同尺度特征时面临的语义不一致性问题。这一改进使得YoloV8在检测过程中能够更精准地捕捉目标的细节信息，同时保持对全局场景的深刻理解。
主要优点：
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显著提升检测精度：AFF模块的引入，使得YoloV8在检测小目标和复杂场景中的目标时，能够表现出更高的精度和鲁棒性。通过多尺度特征融合，模型能够更全面地理解图像内容，减少误检和漏检。
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增强泛化能力：由于AFF模块能够自适应地调整融合权重，使得模型在不同尺度和语义特征之间实现更平滑的过渡，从而增强了YoloV8的泛化能力。这意味着模型在未见过的数据集上也能保持较好的性能。
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即插即用，