💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡
在目标检测领域内，尽管YOLO系列的算法傲视群雄，但在某些方面仍然存在改进的空间。在YOLOv8提取特征的时候，由于卷积的缘故，会导致很多信息的丢失。对于小目标来说更是如此，这样将大幅度降低小目标的检测能力。本文给大家带来的教程是将原来的网络结构替换为更适合小目标检测的backbone，并附上结构图。文章在介绍主要的原理后，将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改，并将修改后的完整代码放在文章的最后，方便大家一键运行，小白也可轻松上手实践。以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。
专栏地址：YOLOv8改进——更新各种有效涨点方法
1. 原理
本文转载自: https://blog.csdn.net/m0_67647321/article/details/139144486
版权归原作者 kay_545 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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