yolov8改进DCN

yolov8改进DCN是指在yolov8模型中引入了动态卷积（DCN）来提高模型的性能。DCN是在Conv模块中增加了动态卷积操作，这里的输入是N, H, W, C，所以需要对输入进行维度的转换，计算完成后再将维度转换回去。接着，将输出输入到BatchNorm和激活函数中。这样的改进可以提高yolov8模型在图像模态任务性能和图文跨模态任务性能上的表现。

此外，为了使用改进后的yolov8模型，还需要对train.py进行一些修改，包括调整学习率和优化器。代码示例如下：

from ultralytics import YOLO
import os

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']="2,3" # 设置可见的GPU设备

# 加载模型
model = YOLO(model="ultralytics/models/v8/yolov8l.yaml")

# 从头开始构建新模型
print(model.model)

# 训练模型
results = model.train(lr0=1e-2,data="VOC.yaml", epochs=300, device='0,1', batch=16)

这样的修改可以使yolov8模型在使用DCN改进后更好地训练和收敛。