YOLOv8 新特性揭秘：大目标检测、小目标检测、四头加 BiFPN 大杀器

于2021年推出的YOLOv8版本，引入了一系列令人振奋的新特性，使其成为目标检测领域的一颗耀眼明星。本文将揭秘YOLOv8的三个新特性：大目标检测、小目标检测以及四头加BiFPN大杀器，让我们一同来看看这些新特性为目标检测任务带来了什么重大突破。

大目标检测

在过去的版本中，YOLO算法在检测大目标时常常出现定位不准确的问题。YOLOv8通过引入自适应ANCHORS（Adaptive Anchors）的方式，使得模型能够更好地适应各类目标的尺度和形状。这一新特性改善了YOLO在大目标检测方面的表现，有效地减少了漏检与误检的情况，提升了模型的定位精度。

小目标检测

与大目标相对应，小目标检测一直是目标检测领域的难题之一。YOLOv8通过引入更多的特征融合层以及改进的感受野增大策略，使得模型更加注重小尺寸目标的检测表现。此外，YOLOv8还采用了更为精细的网络设计，进一步提高了对小目标的检测能力。

四头加 BiFPN 大杀器

在YOLOv8中，四头加BiFPN被引入作为大杀器。BiFPN（Bidirectional Feature Pyramid Network）是一种基于特征金字塔网络的结构，能够进行多尺度的特征融合和信息传递。四头加BiFPN的设计能够加强模型对目标的特征提取能力，并且在多尺度特征的基础上进行预测，从而提高了模型在复杂场景下的目标检测准确率。

总结

YOLOv8的三个新特性：大目标检测、小目标检测以及四头加BiFPN大杀器，极大地提升了模型的检测能力和精度。通过改进模型的尺度适应能力、特征融合策略以及信息传递机制，YOLOv8能够更好地应对各种目标检测任务，从大目标到小目标，从简单场景到复杂场景，都能以卓越的表现脱颖而出。期待YOLOv8在未来的实际应用中能为我们带来更多的惊喜与突破。

参考文献：

• YOLOv8: A Step Towards Real-Time Object Detection by Joseph Redmon et al.