摘要
随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，目标检测任务成为了研究热点之一。YoloV8作为实时目标检测领域的领先模型，凭借其高效性与准确性赢得了广泛的关注。然而，为了进一步提升YoloV8的性能，特别是在特征提取与下采样过程中的信息保留能力，我们引入了来自GCViT（Global Context Vision Transformers）模型中的Downsampler模块。本文将详细阐述这一改进方法，并探讨其带来的显著优势。
Downsampler模块的引入
在YoloV8的原有架构中，下采样主要通过卷积层配合步长（stride）实现，这种方式虽然简单有效，但在特征提取过程中可能会损失部分重要信息。为了克服这一缺陷，我们借鉴了GCViT模型中的Downsampler模块，该模块通过融合MBConv（MobileNetV2中的Inverted Residual Block）与深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）、Squeeze-and-Excitation（SE）块以及最大池化（Max Pooling）等技术，有效提升了特征提取与下采样的性能。
改进优点
性能提升
通过引入GCViT的Downsampler模块，YoloV8在特征提取与下采样过程中的信息保留能力显著增强。这使得模型在保留重要细节信息的同时，有效减少了信息损失，从而提高了目标检测的准确率。实验结果显示，在多个数据集上，改进后的YoloV8模型均实现了性能上的显著提升。
泛化能力提升
由于GCViT的Downsampler模块结合了多种先进的卷积网络设计思想，如MBConv、SE块和最大池化等，这使得改进后的YoloV8模型在应对不同场景和复杂环境时具有更强的泛化能力。无论是在自然场景还是复杂工业环境中，改进后的模型都能表现出更加稳定和可靠的检测效果。
计算效率优化
尽管引入了更为复杂的Downsampler模块，但得益于其高效的特征提取与下采样机制，改进后的YoloV8模型在保持高性能的同时并未显著增加计算量。相反，由于信息保留能力的提升，模型在部分任务中甚至能够实现更快的收敛速度和更低的训练成本。
通过引入GCViT的Downsampler模块，我们成功实现了YoloV8模型性能的显著提升。这一改进不仅丰富了目标检测领域的研究内容，也为相关领域的实际应用提供了有力支持。