YOLOv8改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet + BiFPN突破涨点极限

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是华为VanillaNet主干配合BiFPN实现融合涨点，这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验， 其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制，其主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度，我将其融合在一起，大家可以复制过去在其基础上配合我的损失函数，然后再加一个检测头如果在你的数据上有涨点效果大家就可以开始撰写论文了。我发的改进机制已经有多名读者在Qq私聊我已经有涨点效果了，均有记录证明！欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！  

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、手把手教你添加华为VanillaNet主干

2.1 VanillaNet核心代码

2.2 修改教程 

2.2.1 修改一

2.2.2 修改二 

2.2.3 修改三 

2.2.4 修改四

2.2.5 修改五

2.2.6 修改六

2.2.7 修改七

2.2.8 修改八

注意！！！ 额外的修改！

修改八

注意事项！！！ 

三、BiFPN的添加教程  

3.1 BiFPN的核心代码

3.2 修改教程

3.2.1 修改一

3.2.2 修改二 

3.2.3 修改三 

3.2.4 修改三 

四、融合后的yaml文件

4.1 yaml文件

4.2 运行文件

4.3 运行记录

五、本文总结

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二、手把手教你添加华为VanillaNet主干

开头给大家说一下这个融合版本呢的参数量计算量都比较大，如果算力不好的读者很难尝试，至少需要8G现存以上。

2.1 VanillaNet核心代码

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