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)

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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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