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YOLOv8改进 | 模块缝合 | C2f 融合SCConv提升检测性能【CVPR2023】秋招面试专栏推荐：深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡

YOLOv8改进 | 注意力机制 | 反向残差注意力机制【内含创新技巧思维】秋招面试专栏推荐：深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡

YOLOv8改进 | 检测头 | 融合渐进特征金字塔的检测头【AFPN4】秋招面试专栏推荐：深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡

YOLOv8改进 | 注意力机制 | 增强模型在图像分类和目标检测BAM注意力【小白必备 + 附完整代码】秋招面试专栏推荐：深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡

YOLOv8改进 | SPPF | 具有多尺度带孔卷积层的ASPP【CVPR2018】💡💡💡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——点击即可跳转

YOLOv8改进 | Neck | 添加双向特征金字塔BiFPN【含二次独家创新】💡💡💡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

YOLOv8改进 | 卷积模块 | 在主干网络中添加/替换蛇形卷积Dynamic Snake Convolution💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡蛇形动态卷积是一种新型的卷积操作，旨在提高对细长和弯曲的管状结构的特征提取能力。它通过自适应地调整卷积核的权重，使得网络能够更加关注管状结构的局部特征，如血管的分叉和弯曲部分。这种卷积操作的设计灵感来源于蛇形曲线，它能够在不同尺度上捕捉到管状结构的细节信息，从而提高准确性。通过在卷积过程中引入这种动态性，DSCNet能够更有效地处理管状结构的复杂性和变异性，为后续的特征融合提供更精细的信息。文章在介绍主要的原理后，将手把手教学如何进行模块的代码添

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【YOLOv8改进[Backbone]】使用SCINet改进YOLOv8在黑暗环境的目标检测效果目录一 SCINet1 本文方法① 权重共享的照明学习② 自校准模块③ 无监督训练损失二使用SCINet助力YOLOv8在黑暗环境的目标检测效果

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【YOLOv8改进[Backbone]】使用MobileNetV3助力YOLOv8网络结构轻量化并助力涨点目录一 MobileNetV31 面向块搜索的平台感知NAS和NetAdapt2 反向残差和线性瓶颈二使用MobileNetV3助力YOLOv8

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【YOLOv8改进[注意力]】YOLOv8添加DAT(Vision Transformer with Deformable Attention)助力涨点目录一 DAT二 YOLOv8添加DAT助力涨点1 总体修改2 配置文件3 训练其他官方论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Xia_Vision_Transformer_With_Deformable_Attention_CVPR_2022_paper.pdf

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【YOLOv8改进[检测头Head]】YOLOv8的“新头”之动态头（DynamicHead）目录一 DynamicHead二 YOLOv8的“新头”之动态头1 总体修改2 配置文件3 训练其他官方论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.08322.pdf

【保姆级教程|YOLOv8添加注意力机制】【2】在C2f结构中添加ShuffleAttention注意力机制并训练《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~ 👍感谢小伙伴们点赞、关注！