SPD-Conv (Space-to-Depth Conv)：YOLOv8 小目标检测的破局利器

摘要在计算机视觉领域，小目标检测一直是极具挑战性的研究方向。传统卷积神经网络（CNN）在下采样过程中，无论是采用步长卷积还是池化操作，都会不可避免地丢失细粒度特征信息，导致小目标检测精度难以提升。本文提出将 SPD-Conv (Space-to-Depth Convolution) 模块引入 YOLOv8 网络架构中，通过创新的空间到深度变换技术，在特征下采样过程中完整保留细粒度信息，显著提升小目标检测性能。本文首先深入剖析 SPD-Conv 的技术原理，随后详细阐述如何在 YOLOv8 的骨干网络、颈部网络和检测头中巧妙嵌入该模块，并提供完整代码实现。通过在不同数据集上的实验验证，改进后的 YOLOv8 模型在小目标检测任务上取得了显著提升。本文旨在为研究人员和工程师提供一套系统、可复现的小目标检测优化方案。关键词：SPD-Conv；YOLOv8；小目标检测；空间下采样；细粒度特征一、引言1.1 研究背景与意义随着深度学习的快速发展，目标检测技术已在安防监控、自动驾驶、医疗影像分析、遥感图像处理等领域得到广泛应用。然而，小目标检测仍然是制约目标检测技术发展的关键瓶颈之一。根据 MS COCO 数据集的定义，小目标是指面积小于 32×32 像素的目标对象。这类目标由于像素占比小、特征信息有限、易受背景干扰等特点，在传统的下采样操作中极易丢失关键特征。在经典卷积神经网络架构中，为了扩大感受野、降低计算复杂度，通常采用步长卷积（Strided Convolution）或池化（Pooling）操作进行空间下采样。这些操作虽然有效，但会带来两个致命问题：一是特征图分辨率降低，导致小目标的细节信息被丢弃；二是感受野