本文主要是介绍YoloV8改进策略：主干网络改进|CAS-ViT在YoloV8中的创新应用与显著性能提升，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
摘要
在深度学习与计算机视觉领域，模型效率与性能之间的平衡一直是研究者和开发者关注的焦点。特别是在实时检测与识别任务中，如YoloV8这类高效的目标检测模型，其主干网络的选择对整体性能具有决定性作用。近期，我们通过将CAS-ViT（卷积加性自注意力视觉Transformer）创新性地引入到YoloV8中，替换其原有的主干网络，实现了令人瞩目的性能提升，这一改进不仅彰显了CAS-ViT的强大潜力，也为YoloV8的进一步优化开辟了新路径。
CAS-ViT的核心优势：
CAS-ViT作为面向高效移动应用的视觉Transformer变体，通过创新的卷积加性自注意力机制（CATM），极大地降低了传统自注意力机制的计算复杂度，同时保留了其强大的全局上下文建模能力。CATM模块采用加性相似度函数，并结合潜在的空间和通道注意力，消除了矩阵乘法和Softmax等复杂操作，从而在保证精度的同时显著提升了计算效率。这种轻量级且高效的设计，使得CAS-ViT成为资源受限环境下（如移动设备）的理想选择。
在YoloV8中的创新应用：
我们将CAS-ViT引入YoloV8，并替换其原有的主干网络，旨在提升模型在目标检测任务中的准确性与实时性。这一改动充分利用了CAS-ViT的全局建模能力和计算效率优势，使得YoloV8在保持其快速推理速度的同时，能够更准确地捕捉目标特征，从而在多种复杂场景中实现更优的检测效果。
显著的性能提升：
实验结果表明，采用CAS-ViT作为主干网络的YoloV8模型，在多个数据集上均取得了显著的性能提升。在检测精度方面，模型对于小目标、遮挡目标及复杂背景的识别能力得到了显著提升；同时，在计算效率上，CAS-ViT的轻量化设计使得YoloV8在保持高帧率的同时，降低了对硬件资源的需求，更适合在移动端和嵌入式设备等资源受限环境中部署。
论文翻译
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