基于改进YOLOv8n的高精度面部表情情感检测方法

本发明公开了一种基于改进YOLOv8n的高精度面部表情情感检测方法，在保留YOLOv8n基本架构的同时，针对面部表情识别任务进行了优化，首先将YOLOv8n的骨干网络和颈部结构中的标准卷积模块替换为自适应多分支卷积模块，其次将大尺度可分离核注意力模块集成到YOLOv8n的骨干网络的第7层和第10层，增强了对关键面部特征的动态关注，最后在YOLOv8n的骨干网络和颈部结构中应用层间特征注入连接，建立第6层和第17层，以及第9层和第19层之间的跨层连接，通过建立浅层和深层特征间的直接连接，减少了信息损失，优化了多尺度特征融合，显著提升了面部表情情感检测的精度和效率。