YOLOv8改进 | Conv篇 | CVPR2024最新DynamicConv替换下采样（包含C2f创新改进，解决低FLOPs陷阱）_cvpr2024 parameternet

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是CVPR2024的最新改进机制DynamicConv其是CVPR2024的最新改进机制，这个论文中介绍了一个名为ParameterNet的新型设计原则，它旨在在大规模视觉预训练模型中增加参数数量，同时尽量不增加浮点运算（FLOPs），所以本文的DynamicConv被提出来了，使得网络在保持低FLOPs的同时增加参数量，从而允许这些网络从大规模视觉预训练中获益，下面的图片为V8n和利用了DynamicConv的训练精度对比图，本文内容包含详细教程 + 代码 + 原理介绍。

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专栏目录：YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制 

目录

一、本文介绍

二、原理介绍

三、核心代码

四、手把手教你添加DynamicConv机制

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、DynamicConv的yaml文件和运行记录

5.1 DynamicConv的yaml文件1

5.2 DynamicConv的yaml文件2

5.3 训练代码