番外篇 | YOLOv8改进之在C2f中引入MSBlock模块（来源于YOLO-MS） | 轻量化网络结构

本文主要是介绍番外篇 | YOLOv8改进之在C2f中引入MSBlock模块（来源于YOLO-MS） | 轻量化网络结构，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！

前言：Hello大家好，我是小哥谈。YOLO-MS是一种基于YOLO（You Only Look Once）的目标检测算法，它利用多尺度特征图提取和融合的方式来检测不同尺度的物体。YOLO-MS在准确率和速度方面都有很好的表现，特别适用于实时场景下的物体检测。在YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块，其基本原理在于提高实时目标检测器的多尺度特征表示能力。MSBlock通过采用层次化特征融合策略和异构卷积核选择协议，有效地在网络不同阶段处理不同尺度的特征。这种设计使得检测器能够更好地识别和处理不同尺寸的目标。MSBlock的核心思想是通过改进卷积核的大小和结构，以及优化特征融合方式，来增强模型在处理多尺度信息时的性能，从而提高整体的目标检测精度和效率。🌈

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