【YOLOv8改进 - C2f融合】C2f融合SCConv ：即插即用的空间和通道重建卷积
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
- 创新点
- 文章链接
- 基本原理
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- 空间重构单元（SRU）
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- 分离操作
- 重构操作
- 通道重构单元（CRU）
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- 分割操作
- 转换操作
- 融合操作
- 核心代码
- YOLOv8引入
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- 下载YoloV8代码
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- 直接下载
- Git Clone
- 安装环境
- 引入代码
- task注册
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-
- 步骤1:
- 步骤2
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- 配置yolov8-C2f_ScConv.yaml
- 实验
-
- 脚本
介绍
摘要
卷积神经网络（CNNs）在各种计算机视觉任务中取得了显著的性能，但这是以巨大的计算资源为代价的，