YOLOv8-pose关键点检测：模型轻量化创新 | 轻量化自研设计双卷积，修改backbone和neck，完成涨点且计算量和参数量显著下降

news/2024/7/10 23:54:35 标签: YOLO, 网络, 算法, 人工智能, 开发语言

💡💡💡本文解决什么问题：双卷积由组卷积和异构卷积组成，执行 3×3 和 1×1 卷积运算代替其他卷积核仅执行 1×1 卷积，加入YOLOv8 backbone和ncek

DualConv | GFLOPs从9.6降低至9.1，参数量6842kb降低至6393 ，mAP50从0.921提升至0.931，mAP50-95从0.697提升至0.726

Yolov8-Pose关键点检测专栏介绍：https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12398833.html

✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-pose的yolo数据集；

🚀🚀🚀模型性能提升、pose模式部署能力；

🍉🍉🍉应用范围：工业工件定位、人脸、摔倒检测等支持各个关键点检测；

1.YOLOv8-pose引入DualConv 性能

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