本文主要是介绍将gdip-yolo集成到yolov8项目中（核心思路可以应用到yolov9的集成），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
gdip-yolo是2022年提出了一个端到端的图像自适应目标检测框架，其论文中的效果展示了良好的图像增强效果。其提出了gdip模块 |mdgip模块 |GDIP regularizer模块等模块，并表明这是效果提升的关键。对gdip-yolo论文成在yolov8项目的应用进行实现。gdip-yolo项目的解读可以参考 https://blog.csdn.net/a486259/article/details/135710918
gdip-yolo论文的解读可以参考 https://blog.csdn.net/a486259/article/details/135658906
本博文通过gdip-yolo论文的深入分析发现，其论文中最为关键的gdip-yolo与gdip-regularizer，为此先在yolov8项目中实现gdip-yolov8，后续时间会考虑将gdip-regularizer集成对最新的目标检测算法yolov9中。本次的改进，基本参考将ia-seg中的ipam模块集成到yolov8中实现ia-yolov8的思路，兼容原博文的改动效果。 由于gdip-yolov8中使用的vgg16作为视觉编码器，vgg16中包含adaptive_avg_pool2d故而无法被导出为动态图的onnx模型
1、gdip论文关键点
1.1 gdip-yolo论文的亮点
1、与ia-yolo相比，gdip
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