yolov8dcnv3

Yolov8dcnv3 是一个目标检测算法模型，它是基于 YOLO（You Only Look Once）和 DCCNv3（Deeply-Connected Convolutional Networks）的结合。YOLO是一种实时目标检测算法，而DCCNv3则是一种卷积神经网络的架构。

YOLO算法通过将图像划分成不同大小的网格单元，并在每个单元中预测目标的边界框和类别。相比于其他目标检测算法，YOLO具有较快的速度和较高的准确率。

DCCNv3是YOLOv3的改进版本，主要通过引入残差连接和跳跃连接来提升特征提取的效果。残差连接可以帮助网络更好地学习特征表示，而跳跃连接可以提供来自不同层级的特征信息，从而更好地捕捉目标的上下文信息。