YOLOv8改进 | 卷积篇 |手把手教你添加动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution)

本文深入探讨动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution),一种针对管状结构分割任务的创新方法。文章介绍了DSConv的原理、优势,并详细阐述了在YOLOv8模型中添加DSConv的步骤,包括修复官方代码中的设备错误。实验证明,DSConv能有效提升模型在2D和3D数据集上的分割性能和拓扑连续性。

一、本文介绍

动态蛇形卷积的灵感来源于对管状结构的特殊性的观察和理解,在分割拓扑管状结构、血管和道路等类型的管状结构时,任务的复杂性增加,因为这些结构的局部结构可能非常细长和迂回,而整体形态也可能多变。
因此为了应对这个挑战,作者研究团队注意到了管状结构的特殊性,并提出了动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution)这个方法。动态蛇形卷积通过自适应地聚焦于细长和迂回的局部结构,准确地捕捉管状结构的特征。这种卷积方法的核心思想是,通过动态形状的卷积核来增强感知能力,针对管状结构的特征提取进行优化。

总之动态蛇形卷积是一种针对管状结构分割任务的创新方法,在许多模型上添加针对一些数据集都能够有效的涨点,其具有重要性和广泛的应用领域。

动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution)适用于多种模型,可以在多种模型上添加或替换该卷积本文主要针对的改进模型是YOLOv8模型,并修复动态蛇形卷积官方代码中存在的BUG例如: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!修复,同时以此来进行示例帮助大家理解和掌握动态蛇形卷积和YOLOv8模型。

PS->如果你只想学会如何修改如何在yolov8中添加动态蛇形卷积而不想学习其原理则可以直接忽略此下大部分,直接跳读到官方代码Bug修复的章节阅读该章节和之后的章节即可。

专栏目录:YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

专栏回顾:YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备 

目录

一、本文介绍

二、动态蛇形卷积背景和原理

三、动态蛇形卷积的优势

四、实验和结果

4.1 数据集

4.2 实验

4.3 实验结果

​4.4 有效性展示

五、应用和未来展望

六、在YOLOv8中添加动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution)

我的环境和版本

七、官方代码bug修复 

八、需要改动代码的地方

修改一

修改二

修改三 

修改四

​编辑修改五 

修改模型配置文件

九、开始训练

十、结果对比 

十一、修改完成的文件 


二、动态蛇形卷积背景和原理

论文代码地址:动态蛇形卷积官方代码下载地址
论文地址:【免费】动态蛇形卷积(DynamicSnakeConvolution)资源-优快云文库

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