1.yolov8魔术师专栏介绍

开箱即用：提供 yolov8魔术师专栏 代码，方便直接使用，无需自己重新添加引起的一些bug问题：

https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12289773.html?spm=1001.2014.3001.5482

专栏内容如下： 

 

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2.yolov8工程介绍：

 

 具体代码改进如下：（不断更新）

✨✨✨CBAM、GAM

🚀🚀🚀Resnet_CBAM，CBAM升级版

🍉🍉🍉Triplet注意力，即插即用，效果优于cbam、se，涨点明显

⭐ ⭐ ⭐GCNet、GENet，效果优于SENet

☁️☁️☁️CoordAttention，效果秒杀CBAM、SE

💡💡💡CoTAttention，效果秒杀CBAM、SE

🍅🍅🍅Polarized Self-Attention，效果秒杀CBAM、SE

⭐ ⭐ ⭐注意力机制：ShuffleAttention、ECA、EffectiveSE、SE

🚀🚀🚀SimAM（无参Attention）和NAM（基于标准化的注意力模块），效果秒杀CBAM、SE

✨✨✨DoubleAttention、SKAttention，SENet进阶版本

🍉🍉🍉多头上下文集成（Context Aggregation）的广义构建模块，助力小目标检测，暴力涨点

🍉🍉🍉DCNV2: 卷积变体DCNV2引入Yolov8，助力小目标涨点

🍅🍅🍅DCNv3:Yolov8引入CVPR2023 InternImage：注入新机制，扩展DCNv3，助力涨点

✨✨✨SEAM、MultiSEAM:基于Yolov8小目标遮挡物性能提升

🌟🌟🌟CPVR2023,InceptionNeXt小目标检测涨点明显

🍉🍉🍉微小目标检测:基于Yolov8的微小目标检测，多头检测头提升小目标检测精度

🍅🍅🍅FasterNet：改进CVPR2023 FasterNet远超ShuffleNet、MobileNet、MobileViT，引入PConv结构map涨点的同时进一步降低参数量

✨✨✨BiFormer：引入CVPR 2023 BiFormer: 基于动态稀疏注意力构建高效金字塔网络架构，对小目标涨点明显

🍉🍉🍉MobileViTAttention：MobileViTAttention助力小目标检测，涨点显著，MobileViT移动端轻量通用视觉transformer

 🏆🏆🏆VanillaNet:华为诺亚2023极简的神经网络模型 VanillaNet---VanillaBlock助力检测，实现暴力涨点

✨✨✨SPD-Conv：基于Yolov8的SPD-Conv，低分辨率图像和小物体涨点明显

💡💡💡ECVBlock：CFPNet-ECVBlock的小目标检测，即插即用，助力检测涨点

☁️☁️☁️GiraffeDet：小目标到大目标一网打尽，轻骨干重Neck的轻量级目标检测器GiraffeDet

🌰 🌰 🌰BIFPN：加权双向特征金字塔网络，对小目标涨点显著

🚀🚀🚀Wasserstein Distance Loss:Yolov8损失函数改进：Wasserstein Distance Loss，助力小目标涨点

✨✨✨ODConv+ConvNeXt提升小目标检测能力

yolov8工程代码如下：

 

 3.获取方式

私信付费获取，开箱即用