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YoloV8改进策略：Intel的多维动态卷积，涨点更轻松_如何改进yolov8
作者：码创造者 | 2024-07-23 09:37:37
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如何改进yolov8
摘要
ODConv是一种更通用且优雅的动态卷积设计，利用多维注意力机制和并行策略，在任何卷积层学习卷积核沿四个维度的互补注意力。它可以作为普通卷积的替代品，并可插入到许多CNN架构中。
(a)DyConv(CondConv使用GAP+FC+Sigmoid)和(b)ODConv的示意图比较。与CondConv和DyConv不同，它们为卷积核 W i W_{i} W
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