【YOLOv8改進 - C2f融合】C2f融合SFS-Conv（空間 - 頻率選擇卷積）提升特征多樣性，同時減少參數和計算量

YOLOv8目標檢測創新改進與實戰案例專欄

專欄目錄： YOLOv8有效改進系列及項目實戰目錄 包含卷積，主干 注意力，檢測頭等創新機制 以及 各種目標檢測分割項目實戰案例
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文章目錄

  • YOLOv8目標檢測創新改進與實戰案例專欄
  • 介紹
    • 摘要
  • 文章鏈接
  • 基本原理
      • **一、設計背景與目標**
      • **二、核心策略：分流-感知-選擇**
        • **1. 分流（Shunt）：拆分特征為空間與頻率兩部分**
        • **2. 感知（Perceive）：分別提取空間與頻率特征**
          • **（1）空間感知單元（SPU：Spatial Perception Unit）**
          • **（2）頻率感知單元（FPU：Frequency Perception Unit）**
        • **3. 選擇（Select）：自適應融合空間與頻率特征**
  • 核心代碼
  • 下載YoloV8代碼
    • 直接下載
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  • 引入代碼
  • 注冊
    • 步驟1:
    • 步驟2
  • 配置yolov8-C2f_SFSConv.yaml
  • 實驗
    • 腳本
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介紹

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摘要

深度卷積神經網絡（DCNNs）在合成孔徑雷達（SAR）目標檢測方面取得了顯著性能，但這是以巨大的計算資源為代價的，部分原因是在單個卷積層內提取了冗余特征。近年來的研究要么致力于模型壓縮方法，要么專注于精心設計的輕量級模型，

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