💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡 专栏目录：《YOLOv8改进有效涨点》专栏介绍 & 专栏目录 | 目前已有40+篇内容，内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进 CoordConv 是一种针对卷积神经网络（CNNs）的改进方法，旨在解决传统卷积在处理空间位置信息时的局限性。CoordConv 通过向卷积层

来源： 机器之心 本文约5632字，建议阅读10分钟。 本文讲述了卷积神经网络在涉及坐标建模等方面的缺陷，但是提出了CoordConv 作为解决方案。 [ 导读 ] 卷积神经网络拥有权重共享、局部连接和平移等变性等非常优秀的属性，使其在多种视觉任务上取得了极大成功。但在涉及坐标建模的任务上（如目标检测、图像生成等），其优势反而成为了缺陷，并潜在影响了最终的模型性能。Uber 在这项研究中揭示