YOLOv10改进 | 主干/Backbone篇 | ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络（附代码 + 完整修改流程 + 解析）

 一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是ConvNeXtV2网络，ConvNeXt V2是一种新型的卷积神经网络架构，它融合了自监督学习技术和架构改进，特别是加入了全卷积掩码自编码器框架和全局响应归一化（GRN）层。我将其替换YOLOv10的特征提取网络，用于提取更有用的特征。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上，同时该主干网络也提供多种版本，大家可以在源代码中进行修改版本的使用。本文通过介绍其主要框架原理，然后教大家如何添加该网络结构到网络模型中。

专栏回顾：YOLOv10改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备 

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目录

 一、本文介绍

二、ConvNeXt V2架构原理

2.1 ConvNeXt V2的基本原理

2.2 架构创新

三、ConvNeXt V2的核心代码

四、手把手教你添加ConvNeXt V2机制

修改一

修改二

修改三 

修改四

修改五 

修改六 

 修改七

修改八

五、ConvNeXt V2的yaml文件