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结合DCNv3与DLKA提升YOLOv8一种新型的目标检测注意力机制
YOLOv8作为目标检测领域的领先模型,一直以来因其高效性和强大的检测能力广受关注。随着深度学习和计算机视觉技术的不断进步,许多研究者也在尝试对YOLOv8进行改进,以提高其性能。本篇文章将介绍一种全新的创新方法:结合动态卷积(DCNv3)**和**动态局部知识注意力机制(DLKA),为YOLOv8带来性能上的突破。
1. 背景与挑战
1.1 YOLOv8概述
YOLOv8是YOLO系列目标检测模型的最新版本,因其优异的推理速度和高精度在实时检测任务中表现出色。它采用了多种先进的技术,例如自适应