【YOLOv8改进 - 上采样】EUCB:(Efficient Up-convolution Block，高效上卷积块）实现特征图尺度匹配和高效上采样
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、EUCB的核心功能**
- **二、EUCB的具体结构与工作流程**
- **三、EUCB的核心优势**
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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-EUCB.yaml
- 实验
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- 脚本
- 结果
介绍
摘要
在医学图像分割中，一种高效且有效的解码机制至关重要，尤其是在计算资源有限的场景下。然而，这些解码机制通常伴随着较高的计算成本。为解决这一问题，我们提出了EMCAD——一种新型高效多尺度卷积注意力解码器，旨在同时优化性能和计