🚀🚀🚀YOLOv8改進專欄：http://t.csdnimg.cn/hGhVK

學姐帶你學習YOLOv8，從入門到創新，輕輕松松搞定科研；

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1.backbone輕量化、改進系列篇

1.1?高效模型 (Efficient MOdel, EMO),現代倒殘差移動模塊設計 | ICCV2023

YOLOv8優化策略：輕量級Backbone改進 | 高效模型 (Efficient MOdel, EMO),現代倒殘差移動模塊設計 | ICCV2023-CSDN博客

1.2?VanillaNet極簡神經網絡模型 | 華為諾亞2023

YOLOv8優化策略：輕量級Backbone改進 | VanillaNet極簡神經網絡模型 | 華為諾亞2023-CSDN博客

2. 注意力機制改進篇

2.1?高效多尺度注意力 EMA | ICASSP2023

YOLOv8改進：注意力系列篇 | 高效多尺度注意力 EMA | ICASSP2023-CSDN博客

2.2?動態稀疏注意力（BiLevelRoutingAttention） | CVPR2023

YOLOv8改進：注意力系列篇 | 動態稀疏注意力（BiLevelRoutingAttention） | CVPR2023-CSDN博客

2.3?可變形的注意力Transformer(DAT) | CVPR 2022 Best Paper?YOLOv8改進：注意力系列篇 | 可變形的注意力Transformer(DAT) | CVPR 2022 Best Paper-CSDN博客

2.4?極簡的神經網絡模型模塊VanillaBlock | 華為諾亞2023?YOLOv8改進：Block漲點系列篇 | 極簡的神經網絡模型模塊VanillaBlock | 華為諾亞2023-CSDN博客

2.5?上下文增強和特征細化注意力ContextAggregation

YOLOv8改進：注意力系列篇 | 小目標漲點系列篇 | 上下文增強和特征細化注意力ContextAggregation-CSDN博客?2.6?輕量級上采樣CARAFE算子，助力小目標檢測

YOLOv8優化：小目標漲點系列篇 | 輕量級上采樣CARAFE算子，助力小目標檢測-CSDN博客

?2.7?高效的通道先驗卷積注意力（CPCA） | 中科院 2023.6

YOLOv8改進：注意力系列篇 |高效的通道先驗卷積注意力（CPCA） | 中科院 2023.6-CSDN博客

2.8?新型的多尺度卷積注意力（MSCA）模塊

YOLOv8優化：注意力系列篇 | 小目標漲點系列篇 | 新型的多尺度卷積注意力（MSCA）模塊-CSDN博客

2.9?多尺度空洞注意力（MSDA） | 中科院一區頂刊?

YOLOv8優化：注意力系列篇 | 小目標漲點系列篇 | 多尺度空洞注意力（MSDA） | 中科院一區頂刊-CSDN博客

?2.10?全新的聚焦式線性注意力模塊Focused Linear Attention | ICCV2023

YOLOv8優化策略：全新的聚焦式線性注意力模塊Focused Linear Attention | ICCV2023-CSDN博客

3.卷積優化篇

3.1?可變形大核注意力（D-LKA Attention）,實現漲點

YOLOv8改進：卷積變體系列篇 | 可變形大核注意力（D-LKA Attention）,實現漲點-CSDN博客

3.2?動態蛇形卷積（Dynamic Snake Convolution） | ICCV2023

YOLOv8改進：卷積變體系列篇 | 動態蛇形卷積（Dynamic Snake Convolution） | ICCV2023-CSDN博客

3.3?大核分離卷積注意力模塊（ Large Separable Kernel Attention），實現漲點的目標并且降低計算復雜度和顯存?YOLOv8改進：卷積變體系列篇 | 大核分離卷積注意力模塊（ Large Separable Kernel Attention），實現漲點的目標并且降低計算復雜度和顯存-CSDN博客

3.4?DCNv3可形變卷積基于DCNv2優化 | CVPR2023

YOLOv8改進：卷積變體系列篇 | DCNv3可形變卷積基于DCNv2優化 | CVPR2023-CSDN博客

3.5?PConv，減少冗余計算和內存訪問可以更有效地提取空間特征 | CVPR2023 FasterNet?YOLOv8改進：卷積變體系列篇 | PConv，減少冗余計算和內存訪問可以更有效地提取空間特征 | CVPR2023 FasterNet-CSDN博客

3.6?SCConv（空間和通道重建卷積） | CVPR2023

?YOLOv8改進：卷積變體系列篇 | SCConv（空間和通道重建卷積） | CVPR2023-CSDN博客

3.7?SPD-Conv，低分辨率圖像和小物體等更困難任務漲點明顯?YOLOv8改進：小目標漲點系列篇 | SPD-Conv，低分辨率圖像和小物體等更困難任務漲點明顯-CSDN博客

3.8?感受野注意力卷積運算（RFAConv）

?YOLOv8改進：小目標漲點系列篇 | 感受野注意力卷積運算（RFAConv）-CSDN博客

3.9?ODConv+ConvNeXt組合提升小目標

?YOLOv8改進：小目標漲點系列篇 | ODConv+ConvNeXt組合提升小目標-CSDN博客

3.10?大核分離卷積注意力模塊（ Large Separable Kernel Attention）?

YOLOv8改進：SPPF系列改進篇 | 大核分離卷積注意力模塊（ Large Separable Kernel Attention）-CSDN博客

4. Neck & head暴力優化

4.1?多頭檢測器，提升小目標檢測能力

YOLOv8改進：小目標漲點系列篇 | 多頭檢測器，提升小目標檢測能力-CSDN博客

4.2?漸近特征金字塔網絡（AFPN）

?YOLOv8改進：小目標漲點系列篇 | 漸近特征金字塔網絡（AFPN）-CSDN博客

4.3?Gold-YOLO，信息聚集-分發（Gather-and-Distribute Mechanism）機制 | 華為諾亞NeurIPS23

YOLOv8改進：Neck改進系列 | Gold-YOLO，信息聚集-分發（Gather-and-Distribute Mechanism）機制 | 華為諾亞NeurIPS23-CSDN博客

4.4?小目標到大目標一網打盡的GFPN

YOLOv8改進：小目標漲點系列篇 | 小目標到大目標一網打盡的GFPN-CSDN博客

4.5?可重參化EfficientRepBiPAN優化Neck

?YOLOv8優化：block系列篇 | Neck系列篇 |可重參化EfficientRepBiPAN優化Neck-CSDN博客

5. Loss & iou優化

5.1?MPDIoU新型邊界框相似度度量 | ELSEVIER 2023

YOLOv8改進：LOSS系列篇 | MPDIoU新型邊界框相似度度量 | ELSEVIER 2023-CSDN博客

5.2?Wasserstein Distance Loss，助力小目標漲點

?YOLOv8改進：LOSS系列篇 | Wasserstein Distance Loss，助力小目標漲點-CSDN博客

5.3?SlideLoss，解決樣本之間不平衡、簡單樣本和難樣本（小目標遮擋）的不平衡問題?YOLOv8改進：LOSS系列篇 | SlideLoss，解決樣本之間不平衡、簡單樣本和難樣本（小目標遮擋）的不平衡問題-CSDN博客

5.4?引入MPDIou、WIoU、SIoU、EIoU、α-IoU，在不同場景實現漲點

YOLOv8改進：IOU創新篇 | 引入MPDIou、WIoU、SIoU、EIoU、α-IoU，在不同場景實現漲點-CSDN博客

5.5?Inner-IoU：基于輔助邊框的IoU損失，結合CIoU、SIoU、EIoU、DIoU、GIoU等，2023年11月最新IoU改進?YOLOv8優化：IoU系列篇 |Inner-IoU：基于輔助邊框的IoU損失，結合CIoU、SIoU、EIoU、DIoU、GIoU等，2023年11月最新IoU改進-CSDN博客

5.6?Inner-IoU融合MPDIoU，創新十足，2023年11月最新IoU改進

YOLOv8全網獨家優化：IoU系列篇 | Inner-IoU融合MPDIoU，創新十足，2023年11月最新IoU改進-CSDN博客

6. SPPF優化

6.1?檢測頭結構全新創新篇 | P_improve_Detect結構創新

YOLOv8改進：檢測頭結構全新創新篇 | P_improve_Detect結構創新-CSDN博客

6.2?檢測頭結構全新創新篇 | S_improve_Detect結構創新

?YOLOv8改進：檢測頭結構全新創新篇 | S_improve_Detect結構創新-CSDN博客

6.前沿算法復現?

6.1?TPC-YOLO不同場景小目標均能提升 | 23年頂刊最新成果

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6.2?復現HIC-YOLOv5，助力小目標檢測

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7.手把手教程

7.1?創新點如何在自己數據集上高效漲點 | EMA注意力作為案例展開

YOLOv8改進：手把手入門系列篇 | 創新點如何在自己數據集上高效漲點 | EMA注意力作為案例展開-CSDN博客

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