可变形卷积加入yolov8

可变形卷积（Deformable Convolutional Networks, DCN）被称为目标检测改进网络结构的中涨点神器，在yolov8中加入DCN可以提高3到4个点的性能，尤其是对小目标的检测效果较好。 可变形卷积是一种替换标准卷积的方法，它允许网络根据目标的形状和位置来动态调整卷积核的采样位置。这种灵活性使得网络能够更好地关注目标的轮廓信息。在使用DCN加入yolov8时，我们可以通过在yaml文件中对网络结构进行相应的修改来完成。 通过将部分标准卷积替换为可变形卷积，我们可以使网络在目标检测任务中表现更出色。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [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* [基于可变形卷积的手绘图像检索](https://download.csdn.net/download/weixin_38697063/18409054)[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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