yolov8小目标检测 DCNv3

yolov8的小目标检测可以通过加入DCNv3来实现。DCNv3是可变形卷积网络的一种改进结构，被称为目标检测的"涨点神器"，在yolov8中使用DCNv3可以提高3到4个点的性能。特别是对于小目标的检测效果较好。同时，还有其他一些方法可以用于提升yolov8的小目标检测性能，例如引入CVPR2023 InternImage中的新机制，扩展DCNv3，可以助力涨点，提高COCO的mAP指标。此外，还可以使用基于yolov5的轻量级上采样CARAFE算子，来提升小目标的检测性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOv8添加DCNv3可变形卷积](https://blog.csdn.net/weixin_70423469/article/details/131702564)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [涨点优化：基于Yolov5的红外小目标性能提升，多种网络结构组合DCNV3、CARAFE、多头检测器等](https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/130881380)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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