YOLOv8 改进：添加 Triplet 注意力机制与 C2f 结构融合

引言

YOLO（You Only Look Once）系列模型是实时目标检测的经典算法，其快速和高效的特性广受欢迎。在此基础上，研究人员不断探索新的方法以提升模型性能。本文介绍如何通过引入 Triplet 注意力机制和 C2f（Cross Stage Partial Connections 2.0）结构来改进 YOLOv8，使之在复杂场景中表现更优异。

技术背景

YOLOv8 简介

YOLOv8 是 YOLO 系列最新版本，以更快的速度和更高的精度著称。在目标检测任务中，它采用深层卷积神经网络来识别图像中的物体。

Triplet 注意力机制

Triplet 注意力是一种结合了空间、通道和全局注意力的机制，通过增强特征表示的能力，提高模型对重要细节的关注。

C2f 结构

C2f（Cross Stage Partial Connections 2.0）是一种改进的连接方法，可以有效地减少参数量并提高模型效率，通过部分连接和特征聚合优化信息流动。