YOLOv8改进 | Conv篇 | DWRSeg扩张式残差助力小目标检测 （附修改后的C2f+Bottleneck）

一、本文介绍

本文内容给大家带来的DWRSeg中的DWR模块来改进YOLOv8中的C2f和Bottleneck模块，主要针对的是小目标检测，主要创新点可以总结如下：多尺度特征提取机制的深入研究和创新的DWR模块和SIR模块的提出，这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征，从而更准确地识别和分割图像中的物体。 通过本文你能够了解到：DWRSeg的基本原理和框架，并且能够在你自己的网络结构中进行添加(DWRSeg需要增加一定的计算量一个DWR模块大概增加0.4GFLOPs)。

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、DWRSeg的原理介绍

2.1 DWRSeg的主要思想 

2.2 多尺度特征提取机制的深入研究

2.3 创新的DWR模块和SIR模块的提出

三、DWR模块代码

3.1 DWR模块复现代码

3.2 DWRSeg_Conv

3.3 修改了DWR模块的C2f和Bottleneck模块 

四、手把手教你添加DWR和C2f_DWR模块

4.1 DWR的添加教程

4.2 DWR的yaml文件和训练截图

4.2.1 DWR的yaml文件

4.2.2 DWR的训练过程截图 

五、DWR可添加的位置

5.1 推荐DWR可添加的位置 

5.2图示DWR可添加的位置 

六、本文总结

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二、DWRSeg的原理介绍

论文地址：官方论文地址

代码地址：该代码目前还未开源，我根据论文内容进行了复现内容在文章末尾。

 

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