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YOLOv8改进 | Conv篇 | 2024.1月最新成果可变形卷积DCNv4(适用检测、Seg、分类、Pose、OBB)

2024年07月31日 Windows Phone 我要评论
本文给大家带来的改进机制是2024-1月的最新成果DCNv4,其是DCNv3的升级版本,效果可以说是在目前的卷积中名列前茅了,同时该卷积具有轻量化的效果!一个DCNv4参数量下降越15Wparameters左右,。它主要通过两个方面对前一版本DCNv3进行改进:首先,它移除了空间聚合中的softmax归一化,这样做增强了其动态特性和表达能力;其次,它优化了内存访问过程,以减少冗余操作,从而加快处理速度。

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是2024-1月的最新成果dcnv4,其是dcnv3的升级版本,效果可以说是在目前的卷积中名列前茅了,同时该卷积具有轻量化的效果!一个dcnv4参数量下降越15wparameters左右,。它主要通过两个方面对前一版本dcnv3进行改进:首先,它移除了空间聚合中的softmax归一化,这样做增强了其动态特性和表达能力;其次,它优化了内存访问过程,以减少冗余操作,从而加快处理速度。dcnv4的表现可以说是非常的全面,同时该网络为新发目前存在大量使用bug我均已修复。欢迎大家订阅本专栏,本专栏每周更新3-5篇最新机制,更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。欢迎大家订阅我的专栏一起学习yolo!

目录

一、本文介绍

二、dcnv4原理

2.1 dcnv4的基本原理

2.2 动态特性增强

2.3 内存访问优化

三、dcnv4的核心代码 

3.1 dcnv4的核心代码

3.2 c2f_dcnv4代码

四、手把手教你使用dcnv4

4.1 修改一 

4.2 修改二

4.3 修改三 

4.4 修改四

4.5 修改五

4.6 修改六

4.7 修改七 

五、c2f_dcnv4的yaml文件和运行记录

5.1 c2f_dcnv4的yaml文件一

5.2 c2f_dcnv4的yaml文件二

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