本文主要是介绍YoloV8改进策略：下采样改进|自研下采样模块（独家改进）|疯狂涨点|附结构图，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！
摘要
本文介绍我自研的下采样模块。本次改进的下采样模块是一种通用的改进方法，你可以用分类任务的主干网络中，也可以用在分割和超分的任务中。已经有粉丝用来改进ConvNext模型，取得了非常好的效果，配合一些其他的改进，发一篇CVPR、ECCV之类的顶会完全没有问题。
本次我将这个模块用来改进YoloV8，实现大幅度涨点。
自研下采样模块及其变种
第一种改进方法
将输入分成两个分支，一个分支用卷积，一个分支分成两部分，一部分用MaxPool，一部分用AvgPool。然后，在最后合并起来。代码如下：
import torch
import torch.nn as nndef autopad(k, p=None, d=这篇关于YoloV8改进策略：下采样改进|自研下采样模块（独家改进）|疯狂涨点|附结构图的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
