yolov8添加特征融合

要在YOLOv8中添加特征融合，可以按照以下步骤进行操作：

1. 在ultralytics/models/v8文件夹下新建一个yolov8-CARAFE.yaml文件。

2. 在ultralytics/nn/modules.py文件末尾添加CARAFE代码，该代码用于实现特征融合操作。

3. 将CARAFE这个类的名字加入到ultralytics/nn/tasks.py中，以使其可以被调用。

4. 修改yolov8-CARAFE.yaml文件，使用CARAFE构建上采样模块。这将允许在特征融合过程中使用CARAFE操作。

5. 修改ultralytics/yolo/cfg/default.yaml文件的'--model'默认参数，或者直接使用指令来开始训练。这将确保训练过程中使用了特征融合的模型。

通过这些步骤，您就可以在YOLOv8中成功添加特征融合操作。特征融合可以提供更大的感受野，实现实例特定的内容感知处理，并且计算开销相对较小，同时在目标检测任务中表现出显著的性能提升。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [特征融合篇 | YOLOv8 应用轻量级通用上采样算子CARAFE | 《特征的内容感知重组》](https://blog.csdn.net/weixin_43694096/article/details/130332130)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [[YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.5]改进特征融合网络PANET为BIFPN（更新添加小目标检测层yaml）](https://blog.csdn.net/m0_70388905/article/details/125391096)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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