【YOLOv8改进 - C2f融合】C2f融合SHViTBlock：保证计算效率的同时，能够有效地捕捉图像的局部和全局特征
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏
专栏目录： YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例
专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例
文章目录
- YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏
- 介绍
- 摘要
- 文章链接
- 基本原理
- 设计背景
- 结构组成
- 1. 深度卷积（DWConv）层
- 2. 单头自注意力（SHSA）层
- 3. 前馈网络（FFN）
- 工作原理
- 优势
- 应用
- 核心代码
- YOLOv8引入
- 下载YoloV8代码
- 直接下载
- Git Clone
- 安装环境
- 引入代码
- task注册
- 步骤1:
- 步骤2
- 配置yolov8-C2f_SHViTBlock.yaml
- 实验
- 脚本
- 结果
介绍
摘要
最近，高效的视觉Transformer在资源受限的设备上展现出了低延迟且优异的性能。传统上，在宏观层面，它们采