YOLOv8涨点改进:多层次特征融合(SDI),小目标涨点明显,| UNet v2,比UNet显存占用更少、参数更少

💡💡💡本文独家改进:多层次特征融合(SDI),能够显著提升不同尺度和小目标的识别率

如何引入到YOLOv8

1)替代原始的Concat;

💡💡💡Yolov8魔术师,独家首发创新(原创),适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列,专栏文章提供每一步步骤和源码,轻松带你上手魔改网络

💡💡💡重点:通过本专栏的阅读,后续你也可以自己魔改网络,在网络不同位置(Backbone、head、detect、loss等)进行魔改,实现创新!!!

专栏介绍:

https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12289773.html

✨✨✨原创魔改网络、复现前沿论文,组合优化创新

🚀🚀🚀小目标、遮挡物、难样本性能提升

🍉🍉🍉持续更新中,定期更新不同数据集涨点情况

1.U-Net_v2介绍

论文&#


http://www.niftyadmin.cn/n/5318391.html

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