本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集
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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
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保姆级YOLOv8涨点 | SAConv可切换空洞卷积的集成与优化
YOLO（You Only Look Once）系列模型以其高效的目标检测能力而闻名。随着YOLOv8的推出，我们已经看到了许多令人印象深刻的进展。然而，随着目标检测任务变得更加复杂，我们需要进一步优化YOLOv8以适应更复杂的场景。在这篇文章中，我们将探讨一种改进方案——SAConv（Switchable Atrous Convolution）可切换空洞卷积，并展示如何将其集成到修改
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