目录
前言
第一章：YOLOv8概述
1.1 YOLOv8简介
1.2 YOLOv8在小目标上的挑战
第二章：NWD小目标
2.1 NWD设计思想
2.1.1 多尺度窗口设计
2.1.2 多尺度特征融合
2.2 NWD在YOLOv8中的应用
第三章：实验与效果分析
3.1 Stable Diffusion实验
3.1.1 模型特点
3.1.2 实验设计
3.1.3 实验结果分析
3.2 Midjourney实验
3.2.1 模型特点
3.2.2 实验设计
3.2.3 实验结果分析
第四章：代码实现
4.1 NWD窗口设计
4.2 NWD特征融合
4.3 修改YOLOv8网络
5.4 实验验证
结论
前言YOLO（You Only Look Once）目标检测算法家族一直以来都是计算机视觉领域的热门话题，其中YOLOv8作为最新版本，通过不断的改进取得了显著的性能提升。然而，在处理小目标检测方面，YOLOv8仍然存在一些挑战。本篇博客将介绍一种新的小目标检测新范式，即NWD（Nested Window Design），以助力YOLOv5、YOLOv8等模型在小目标上取得更好的性能。
第一章：YOLOv8概述 1.1 YOLOv8简介YOLOv8是YOLO系列的最新版本，通过引入