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在目标检测领域内，尽管YOLO系列的算法傲视群雄，但在某些方面仍然存在改进的空间。在YOLOv8提取特征的时候，由于卷积的缘故，会导致很多信息的丢失。而凯明大神的神作resnet可以减少信息的丢失。本文给大家带…💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡
在目标检测领域内，尽管YOLO系列的算法傲视群雄，但在某些方面仍然存在改进的空间。在YOLOv8提取特征的时候，由于卷积的缘故，会导致很多信息的丢失。而凯明大神的神作resnet可以减少信息的丢失。本文给大家带来的教程是将原来的Conv替换为Resblock+CBAM。文章在介绍主要的原理后，将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改，并将修改后的完整代码放在文章的最后，方便大家一键运行，小白也可轻松上手实践。以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。 专栏地址：YOLOv8改进——更新各种有效涨点方法 目录
