高斯函数 Gaussian Function
**高斯函数，或称正态分布，以数学家高斯命名，具有钟形曲线特征。关键参数包括期望值μ（决定分布中心）和标准差σ（影响分布的宽度）。当μ=0且σ²=1时，分布为标准正态分布。高斯函数广泛应用于统计学、信号处理和图像处理，如高斯滤波器用于图像模糊。其概率密度函数为e^(-x²/2σ²)，积分结果为误差函数。在编程中，高斯函数常用于创建二维权重矩阵进行图像的加权平均，实现模糊效果。
YOLOv8改进之更换BiFPN并融合P2小目标检测层
BiFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）是一种用于目标检测和语义分割任务的神经网络架构，旨在改善特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）的性能。FPN是一种用于处理多尺度信息的网络结构，通常与骨干网络（如ResNet或EfficientNet）结合使用，以生成不同分辨率的特征金字塔，从而提高对象检测和分割的性能。BiFPN在此基础上进行了改进，以更好地捕获多尺度信息和提高模型性能。