YOLOv8改进 | 融合模块 | 用Resblock+CBAM卷积替换Conv【轻量化网络】
在这个教程中，介绍了如何将YOLOv8的目标检测模型改进，用Resblock+CBAM替换原有的卷积层。Resblock基于ResNet的残差学习思想，减少信息丢失，而CBAM是通道和空间注意力模块，增强网络对特征的感知。教程详细解释了ResNet和CBAM的原理，并提供了代码示例展示如何在YOLOv8中实现这一改进。此外，还给出了新增的yaml配置文件示例以及如何注册模块和执行程序。作者分享了完整的代码，并对比了改进前后的GFLOPs计算量，强调了这种改进在提升性能的同时可能增加计算需求。教程适合深度学习初学者实践和提升YOLO系列模型的性能。
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