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YoloV8改进策略：WaveletPool解决小目标的混叠问题，提高小目标的检测精度
摘要
抗混叠在小目标检测中扮演着重要的角色。通过研究ICCV 2023的最新论文，成功地引入了抗混叠技术到YoloV8改进中，提高了小目标检测的精度。这表明抗混叠技术在小目标检测中起到了关键作用，可以有效地提高检测精度。
完整的代码和文章：
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制.2014.3001.5501在引入抗混叠技术之前，小目标检测一直是一个挑战，因为它们往往被混淆或忽略。通过引入抗混叠技术，成功地解决了这个问题，提高了YoloV8在小目标检测方面的性能。
YoloV8官方测试结果
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制YOLOv8l summary (fused): 268 layers, 43631280 parameters, 0 gradients, 165.0 GFLOPs
Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 29/29 [
all 230 1412 0.922 0.957 0.986 0.737
c17 230 131 0.973 0.992 0.995 0.825
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helicopter 230 43 0.96 0.907 0.951 0.607
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f16 230 57 0.955 0.965 0.985 0.669
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other 230 86 0.903 0.942 0.963 0.534
b52 230 70 0.96 0.971 0.978 0.831
kc10 230 62 0.999 0.984 0.99 0.847
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aew 230 25 0.945 1 0.99 0.784
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su-33 230 2 1 0.611 0.995 0.796
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tu-22 230 98 0.984 1 0.995 0.831
Speed: 0.2ms preprocess, 3.8ms inference, 0.0ms loss, 0.8ms postprocess per image
测试结果
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制 Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 15/15 [00:03<00:00, 4.34it/s]
all 230 1412 0.966 0.974 0.99 0.753
c17 230 131 0.987 0.985 0.995 0.828
c5 230 68 0.957 0.985 0.994 0.825
helicopter 230 43 0.955 0.983 0.981 0.624
c130 230 85 0.976 0.967 0.994 0.665
f16 230 57 0.993 0.965 0.984 0.68
b2 230 2 0.843 1 0.995 0.747
other 230 86 0.995 0.93 0.978 0.548
b52 230 70 0.981 0.971 0.987 0.839
kc10 230 62 0.997 0.984 0.989 0.847
command 230 40 0.994 1 0.995 0.829
f15 230 123 0.999 0.992 0.995 0.696
kc135 230 91 0.986 0.989 0.989 0.695
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p3 230 105 0.992 0.981 0.995 0.807
p8 230 1 0.825 1 0.995 0.697
f35 230 32 0.997 0.938 0.992 0.58
f18 230 125 0.991 0.992 0.99 0.839
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su-27 230 31 0.99 1 0.995 0.863
il-38 230 27 0.989 1 0.995 0.835
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an-70 230 2 1 1 0.995 0.759
tu-22 230 98 0.998 1 0.995 0.838
Speed: 0.2ms preprocess, 8.4ms inference, 0.0ms loss, 0.7ms postprocess per image
本文标签： YoloV8改进策略WaveletPool解决小目标的混叠问题，提高小目标的检测精度
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