文章目录 一、介绍二、编译DCNv42.1 下载源码2.2 编译DCNv4 三、报错提示3.1 Cuda is not available3.2 需要Microsoft Visual C++ 14.0 一、介绍   论文链接：[https://arxiv.org/pdf/2401.06197.pdf] (https://arxiv.org/pdf/2401.06197.pdf)

💡💡💡本文改进内容： DCNv4来自CVPR2024 的论文，它不仅收敛速度明显快于DCNv3，而且正向速度提高了3倍以上。这一改进使DCNv4能够充分利用其稀疏特性，成为最快的通用核心视觉算子之一。  改进结构图如下： YOLOv9魔术师专栏 ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁

💡💡💡本文主要内容:详细介绍了暗光低光数据集检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。 💡💡💡加入 DCNv4结合SPPF mAP@0.5由原始的0.682提升至0.694  1.暗光低光数据集ExDark介绍        低光数据集使用ExDark，该数据集是一个专门在低光照环境下拍摄出针对低光目标检测的数据集，包括从极低光环境到暮光环境等1

摘要 涨点效果：在我自己的数据集上，mAP50 由0.986涨到了0.991，mAP50-95由0.737涨到0.753，涨点明显！ DCNv4是可变形卷积的第四版，速度和v3相比有了大幅度的提升，但是环境搭建有一定的难度，对新手不太友好。如果在使用过程遇到编译的问题，请严格按照我写的环境配置。 论文：《DCNv4：对视觉应用的动态和稀疏算子的重新思考》 https://arxiv.or

💡💡💡本文主要内容:详细介绍了水下生物检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。 💡💡💡加入DCNv4_SPPF mAP@0.5由原始的0.522提升至0.543  1.水下生物检测数据集介绍 水下生物检测类别：   0: echinus1: holothurian2: scallop3: starfish4: waterweeds

摘要 涨点效果：在我自己的数据集上，mAP50 由0.986涨到了0.993，mAP50-95由0.737涨到0.77，涨点明显！ DCNv4是可变形卷积的第四版，速度和v3相比有了大幅度的提升，但是环境搭建有一定的难度，对新手不太友好。如果在使用过程遇到编译的问题，请严格按照我写的环境配置。 论文：《DCNv4：对视觉应用的动态和稀疏算子的重新思考》 https://arxiv.org

💡💡💡本文独家改进：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，与YOLOv8 SPPF高效结合 收录 YOLOv8原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511737.html?spm=1001.2014.3001.5482 💡💡💡全网独家首发创新（原创），适合paper ！！！ 💡💡💡 2024年计算机

💡💡💡本文独家改进：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，完美和YOLOv8结合，助力涨点 DCNv4优势：(1) 去除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态性和表达能力；(2) 优化存储器访问以最小化冗余操作以加速。这些改进显著加快了收敛速度，并大幅提高了处理速度，DCNv 4实现了三倍以上的前向速度。 💡💡💡难点：如何编译DCNv4，提供windows编译环境。