摘要 在深度学习与计算机视觉领域，YoloV8作为实时目标检测算法的代表，以其卓越的性能和效率赢得了广泛认可。然而，为了不断追求更高的精度与更快的推理速度，我们在YoloV8的基础上进行了创新性改进，重点引入了先进的下采样模块和DUpsampling上采样模块。这些改进不仅显著提升了YoloV8的性能，还为其在复杂场景下的应用提供了更强大的支持。 下采样模块的革新 该模块结合了卷积层和最大池