前言：Hello大家好，我是小哥谈。可变形卷积模块是一种改进的卷积操作，它可以更好地适应物体的形状和尺寸，提高模型的鲁棒性。可变形卷积模块的实现方式是在标准卷积操作中增加一个偏移量offset，使卷积核能够在训练过程中扩展到更大的范围，从而实现对尺度、长宽比和旋转等各种变换的推广。本节课就给大家介绍一下如何在YOLOv8的主干网络中引入可变形卷积模块，希望大家学习之后能够有所收获~！🌈

芒果YOLOv8改进106：卷积Conv篇：DO-DConv卷积提高性能涨点，使用over-parameterized卷积层提高CNN性能 💡🚀🚀🚀本博客 改进源代码改进 适用于 YOLOv8 按步骤操作运行改进后的代码即可 该专栏完整目录链接： 芒果YOLOv8深度改进教程 文章目录 DO-DConv论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv8 代码实践改进基本原理 部分实

💡💡💡本文独家改进：Multi-Dconv Head Transposed Attention注意力，可以高效的进行高分辨率图像处理，从而提升检测精度 MDTA |   亲测在多个数据集能够实现大幅涨点 收录： YOLOv7高阶自研专栏介绍： http://t.csdnimg.cn/tYI0c ✨✨✨前沿最新计算机顶会复现 🚀🚀🚀YOLOv7自研创新结合，轻松搞定科研