YOLOv8 引入 CVPR SCConv：增强检测能力的空间和通道重建卷积

IpyVariable

于 2023-09-19 16:37:52 发布

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文章标签： YOLO 目标跟踪机器学习计算机视觉

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YOLOv8引入了CVPR SCConv技术，通过空间和通道重建增强目标检测性能，尤其在处理复杂背景和多尺度目标时表现出色。SCConv通过1x1和3x3卷积进行通道和空间重建，提高模型对上下文信息和细节特征的捕获。实现在YOLOv8主干网络中应用SCConv，提升检测精度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

YOLOv8 是一种广为使用的目标检测算法，它在计算机视觉领域具有重要的应用价值。最近，YOLOv8 引入了 CVPR SCConv（Spatial and Channel-wise Convolution）技术，这是一种即插即用的卷积操作，能够显著提升检测性能。本文将详细介绍 YOLOv8 引入 SCConv 技术的原理和实现方法，并提供相应的源代码。

SCConv 技术的引入旨在增强目标检测的能力，特别是在处理具有复杂背景和多尺度目标的情况下。SCConv 通过对输入特征图进行空间和通道的重建，有效地捕捉目标的上下文信息和细节特征。下面我们将详细介绍 SCConv 技术的实现过程。

首先，我们需要定义 SCConv 的卷积操作。给定输入特征图 x，我们首先将其分为两个部分，分别进行通道和空间的重建。对于通道重建，我们使用 1x1 的卷积核对输入特征图进行卷积操作，得到通道重建后的特征图 y_c。对于空间重建，我们使用 3x3 的卷积核对输入特征图进行卷积操作，得到空间重建后的特征图 y_s。最后，我们将通道重建和空间重建的结果进行融合，得到最终的输出特征图 y。

下面是 SCConv 技术的代码实现：

import torch
import torch.nn as nn

class

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