本文主要探讨了YOLOv8在小目标检测中的应用与优化。通过引入BiFPN、CA注意力机制和SCConv模块对模型进行改进，增强了YOLOv8在小目标检测上的性能。数据增强技术如仿射变换和亮度调整，显著提高了模型的鲁棒性；迁移学习则加快了模型训练并提升了精度。实验结果显示，BiFPN-p2改进后的模型在精度、速度和模型大小上表现最佳。本研究表明，模型改进、数据增强和迁移学习结合可有效提升小目标检测效

使用yolov8x.yaml的模型配置作为教师模型，学生模型采用yolov8n.yaml。先使用较大的教师模型在数据集上面进行训练，之后再用学生模型的网络将教师模型训练成为学生模型。参数数量：68125494 parameters。参数数量：1336652 parameters。计算性能：257.4 GFLOPs。计算性能：13.2 GFLOPs。模型结构：268 layers。模型结构：400

不能将局部对象worker_init_fn进行pickle序列化。然而worker_init_fn就是一个局部函数，不能被序列化。②将num_workers设置为0，使用单进程运行程序。①将worker_init_fn定义为全局函数。时，PyTorch 需要将某些对象通过。序列化，以便将其从主进程传递到工作进程。

使用yolov8x.yaml的模型配置作为教师模型，学生模型采用yolov8n.yaml。先使用较大的教师模型在数据集上面进行训练，之后再用学生模型的网络将教师模型训练成为学生模型。参数数量：68125494 parameters。参数数量：1336652 parameters。计算性能：257.4 GFLOPs。计算性能：13.2 GFLOPs。模型结构：268 layers。模型结构：400

错误原因在于直接使用了anaconda的base环境（python>3.10)，安装labelimg。安装labelimg的python环境必须低于3.10，否则labelimg会出现闪退。创建python3.8的虚拟环境，并重新执行以下代码。安装成功之后，在虚拟环境cmd环境下运行。成功运行，且不发生报错和闪退。

在C:\Users\用户名下面，找到.wslconfig（没有就创建），写入下面内容，并保存。然后打开windows上面安装的Ubuntu，输入。若成功显示HTTP开头的内容就成功了；不用关闭cmd，继续输入wsl，启动wsl。很大一部分原因是你开了梯子clash。然后重新安装 WSL 发行版。以管理员身份启动cmd输入。

尝试了网上的方法，将C:\Users\Liai_\AppData\Roaming\Microsoft\Word\STARTUP路径中的替换为32位的Mathtype加载项。后来知道了，这是因为64位的程序和32位的程序不兼容所导致的，并且wps在加载的时候不仅会加载自己路径下面的加载项，而且还会加载word的加载项，然而wps又是32位的。注意，要确保你的Word加载项中只有64位的Mathtyp

在使用 YOLOv8 模型导入注意力机制模块时，我遇到了 "ImportError" 问题。错误消息指出无法导入 'CoordAtt'，来自 'ultralytics.nn.modules.conv'。我尝试了多种方法，但最终通过重新安装 "ultralytics-main" 和使用原始环境解决了问题。我创建了虚拟环境，并安装了适合我的环境的 PyTorch 版本。在确认环境设置无误后，我成功地运

错误原因在于直接使用了anaconda的base环境（python>3.10)，安装labelimg。安装labelimg的python环境必须低于3.10，否则labelimg会出现闪退。创建python3.8的虚拟环境，并重新执行以下代码。安装成功之后，在虚拟环境cmd环境下运行。成功运行，且不发生报错和闪退。