YOLOv8改进 | Conv/卷积篇 | 引入GCBlock模块提升YOLOv8性能的全局上下文建模方法（全网独家首发）

 一、本文介绍

本文给大家带来的最新改进是GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond带来的Global Context (GC) Block模块，本文将其用于改进C2f模块，形成新的模块，其名字读者可自行定义（发表论文），这个模块的主要目的是有效地建模长范围依赖性，同时保持计算效率。这种架构在多个数据集（如COCO、ImageNet和Kinetics）上进行了测试，表现优于其他方法（如NLNet和SENet），并且在计算复杂度和内存占用方面具有显著优势。本文内容包含Global Context (GC) Block改进YOLOv11的教程，以及Global Context (GC) Block的核心原理介绍。

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（文字学不会的读者，作者可提供视频学习方法.）   

专栏目录（更多改进详见）：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

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目录

 一、本文介绍

二、原理介绍

Global Context Block（GC块）概述：

GC块的优势：

GC块的组成部分：

三、核心代码

四、添加方法

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、正式训练

5.1 yaml文件

5.1.1 yaml文件1

5.1.2 yaml文件2

5.2 训练代码 

5.3 训练过程截图 

五、本文总结

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二、原理介绍

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