芒果YOLOv8改进128:卷积SPConv篇,即插即用,去除特征图中的冗余,FLOPs 和参数急剧下降,提升小目标检测

news/2024/7/10 23:00:23 标签: YOLO, 人工智能, 目标检测

芒果专栏 基于 SPConv 的改进结构,改进源码教程 | 详情如下🥇
👉1. SPConv 结构、👉2. CfSPConv 结构

💡本博客 改进源代码改进 适用于 YOLOv8 按步骤操作运行改进后的代码即可 即插即用 结构。博客 包括改进所需的 核心结构代码 文件

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改进后的参数量:YOLOv8-CfSPConv summary: 241 layers, 3080184 parameters, 3080168 gradients, 9.2 GFLOPs

重点


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