yolov8算法添加DCNV2
时间: 2023-11-11 09:04:50 浏览: 196
tensorrtx 实现 yolov5 + dcnv2
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在前面的文章中,我们尝试用DCNv3替换YoloV8中的结构,实现了分数的上涨。而对于DCNv2的应用,我们可以将其添加到YoloV8算法中,以提高检测精度。具体实现方法是在YoloV8的网络结构中,将原有的卷积层替换为DCNv2可变形卷积层。这样做的好处是可以增加模型的感受野,提高模型对目标的检测能力。同时,DCNv2还可以自适应地调整卷积核的形状,以更好地适应目标的形状变化,从而提高检测的准确率。
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