在特征融合方面,YOLOv8-seg继续沿用PAN-FPN结构,利用不同尺度特征图的信息进行有效融合。颈部网络的设计使得模型能够在处理多尺度特征时,保持信息的完整性和准确性。这种特征融合策略使得YOLOv8-seg在面对复杂背景和多样化目标时,依然能够保持高精度的检测能力。 YOLOv8-seg的另一个显著创新是其解耦的检测头设计。与传...