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专栏目录 ：《YOLOv8改进有效涨点》专栏介绍 & 专栏目录 | 目前已有100+篇内容，内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进——点击即可跳转

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本文介绍的Multi-Scale是基于不同核大小的卷积如何影响不同尺度对象的检测性能研究。其成果是一种新策略，可以显著增强实时目标检测器在多尺度特征表示上的能力。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——点击即可跳转  

目录

1. 原理 

2. 将C2f_MSBlock添加到yolov8网络中

2.1 C2f_MSBlock代码实现

2.2 C2f_MSBlock的神经网络模块代码解析

2.3 更改init.py文件

2.4 添加yaml文件

2.5 注册模块

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