本文将使用MSBlock二次创新C2f模块实现轻量化，助力YOLOv8目标检测效果的实践，文中含全部代码、详细修改方式以及手撕结构图。助您轻松理解改进的方法，实现有效涨点。 改进前和改进后的参数对比： 目录 一 MSBlock 二 使用MSBlock二次创新C2f模块实现轻量化 1 整体修改 ① 添加C2f_MSBlock.py文件 ② 修改ultralytics/nn/task

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

👑欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR👑     一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块)，我们将其用于替换我们ResNet中Basic组合出一种新的结构，来替换我们网络中的模块可以达到一种轻量化的作用，我将其用于我的数据集上实验，其在轻量网络结构的同时，却能够提高一定的

🚀🚀🚀本文改进：分层特征融合策略MSBlock,即插即用打破性能瓶颈 🚀🚀🚀在YOLOv8中如何使用 1)作为MSBlock使用；2）与c2f结合使用；  🚀🚀🚀YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv 学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研； 1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg； 2）模型创新，提升分割