YOLOv8改进GSConv+Slim Neck，有效提升目标检测效果，代码改进（超详细）_yolov8+gsconv

论文地址https://arxiv.org/abs/2206.02424

目录

背景

一、概述 

 二、改进YOLOv8详细教程

三、验证是否成功

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启动命令

可论文指导 v ---------- > jiabei-545

背景

目标检测是计算机视觉中重要的下游任务。对于车载边缘计算平台来说，巨大的模型很难达到实时检测的要求。而且，由大量深度可分离卷积层构建的轻量级模型无法达到足够的精度。本次介绍引入了一种新的轻量级卷积技术 GSConv，该模型可以减轻重量但保持准确性。 GSConv 在模型的准确性和速度之间实现了出色的权衡。并且，我们提供了一种设计范例，细颈，以实现探测器更高的计算成本效益。我们的方法的有效性在二十多组比较实验中得到了强有力的证明。特别是，与原始检测器相比，通过该方法改进的检测器获得了最先进的结果（例如，SODA10M 在 Tesla T4 GPU 上以约 100FPS 的速度获得 70.9% mAP0.5）