本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集
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从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。
每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中
文章目录
一. 引入ODConv提升YOLOv8性能 | 动态卷积在目标检测中的应用与优化
YOLO（You Only Look Once）系列模型以其高速、高效的目标检测性能，在计算机视觉领域取得了广泛应用。随着YOLOv8的发布，研究者们不断探索如何进一步提升其性能。在这篇文章中，我们将探讨如何通过引入ODConv（Omni-Dimensional Dynamic Convolution）来改进YOLOv8，以实现性能的极限提升。我们将深入分析ODConv的原理
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