YOLOv8和可变线性卷积

引用:如下图，左侧为 YOLOv5-s，右侧为 YOLOv8-s。在暂时不考虑 Head 情况下，对比 YOLOv5 和 YOLOv8 的 yaml 配置文件可以发现改动较小。
引用:YOLOv8分割模型使用-seg后缀，即yolov8n-seg.pt，并在COCO上进行预训练。
引用:YOLOv8检测模型没有后缀，是默认的YOLOv8模型，即yolov8n.pt，并在COCO上进行预训练。
YOLOv8是一种物体检测模型，而可变线性卷积（Adaptive Linear Convolution）是一种卷积神经网络中的一种技术。可变线性卷积是通过在卷积操作中引入自适应权重参数，使得网络可以根据输入数据的特征动态调整卷积核的权重。这种技术可以提高网络对不同尺度和形状的目标的检测能力。相比于传统的固定权重的卷积核，可变线性卷积可以更好地适应不同目标的特征表示，从而提升检测性能。所以，YOLOv8和可变线性卷积是两个不同的概念，分别指代物体检测模型和一种卷积操作的技术。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv8详解 【网络结构+代码+实操】](https://blog.csdn.net/zyw2002/article/details/128732494)[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: 100%"]
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