【YOLOv8改进 - C2f融合】C2f融合SFS-Conv（空间 - 频率选择卷积）提升特征多样性，同时减少参数和计算量
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
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- 摘要
- 文章链接
- 基本原理
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- **一、设计背景与目标**
- **二、核心策略：分流-感知-选择**
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- **1. 分流（Shunt）：拆分特征为空间与频率两部分**
- **2. 感知（Perceive）：分别提取空间与频率特征**
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- **（1）空间感知单元（SPU：Spatial Perception Unit）**
- **（2）频率感知单元（FPU：Frequency Perception Unit）**
- **3. 选择（Select）：自适应融合空间与频率特征**
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- 核心代码
- 下载YoloV8代码
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- 直接下载
- Git Clone
- 安装环境
- 引入代码
- 注册
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- 步骤1:
- 步骤2
- 配置yolov8-C2f_SFSConv.yaml
- 实验
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- 脚本
- 结果
介绍
摘要
深度卷积神经网络（DCNNs）在合成孔径雷达（SAR）目标检测方面取得了显著性能，但这是以巨大的计算资源为代价的，部分原因是在单个卷积层内提取了冗余特征。近年来的研究要么致力于模型压缩方法，要么专注于精心设计的轻量级模型，