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YOLOv8改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力

一、本文介绍

本文主要利用GOLD - YOLO中的颈部结构优化YOLOv8的网络模型。GOLD - YOLO颈部结构中的GD机制借鉴了全局信息融合的理念，通过独特的模块设计，在不显著增加延迟的情况下，高效融合不同层级的特征信息。将其应用于YOLOv8的改进过程中，能够使模型更有效地整合多尺度特征，减少信息损失，强化对不同大小目标物体的特征表达，从而提升模型在复杂场景下对目标物体的检测精度与定位准确性。

专栏目录：YOLOv8改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

专栏地址：YOLOv8改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！

文章目录

  • 一、本文介绍
  • 二、GOLD-YOLO介绍
    • 2.1 出发点
    • 2.2 结构原理
    • 2.3 模块组成
    • 2.4 优势
  • 三、GOLD-YOLO的实现代码
  • 四、添加步骤
    • 4.1 修改一
    • 4.2 修改二
    • 4.3 修改三

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