yolov8加入动态卷积

Yolov8是一种目标检测模型，在计算机视觉领域应用广泛。动态卷积是一种改进的卷积操作，它将输入特征图与一个可学习的卷积核相乘，从而实现动态调整卷积核的权重。通过将InternImage与Yolov8结合，并加入动态卷积，可以显著提高模型的性能。在训练过程中，需要对train.py进行一些修改，包括调整学习率和优化器，以确保模型能够收敛。你可以在给定的百度网盘链接中找到相关的代码和模型。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Yolov8优化：卷积变体---分布移位卷积（DSConv）,提高卷积层的内存效率和速度](https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/130408988)[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^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [YoloV8改进策略：InternImage与YoloV8深度融合，动态卷积DCNv3大显神威](https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/129956894)[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^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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