YOLOv8改进 | Conv篇 | SPD-Conv空间深度转换卷积（高效空间编码技术）

一、本文介绍

本文给大家带来的改进内容是SPD-Conv（空间深度转换卷积）技术。SPD-Conv是一种创新的空间编码技术，它通过更有效地处理图像数据来改善深度学习模型的表现。SPD-Conv的基本概念：它是一种将图像空间信息转换为深度信息的技术，从而使得卷积神经网络（CNN）能更加有效地学习图像特征。这种方法通过减少信息损失和提高特征提取的准确性，优化了模型对小物体和低分辨率图像的处理能力。我在YOLOv8中利用SPD-Conv被用于替换传统的步长卷积和池化层，在不牺牲精确度的情况下减少计算复杂度（精度甚至略有提升）。本文后面会有SPD-Conv的代码和使用方法，手把手教你添加到自己的网络结构中。(值得一提的是该卷积模块可以做到轻量化模型的作用GFLOPs由8.9降低到8.2，参数量也有一定降低)

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目录

一、本文介绍

二、SPD-Conv构建块原理

2.1 SPD-Conv的基本原理

2.1.1替换步长卷积和池化层

2.1.2 空间到深度（SPD）层

2.1.3 非步长卷积层

2.2 检测效果

三、SPD-Conv完整代码

 四、手把手教你添加SPD-Conv

4.1 SPD-Conv的添加教程

4.2 SPD-Conv的yaml文件和训练截图(仔细看这个否则会报错)

4.2.1 SPD-Conv的yaml文件

4.2.2 SPD-Conv的训练过程截图 

五、SPD-Conv可添加的位置

5.1 推荐SPD-Conv可添加的位置 

5.2 图示SPD-Conv可添加的位置 

六、本文总结

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二、SPD-Conv构建块原理

论文地址：论文官方地址

代码地址：代码官方地址

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