pope888的博客

YOLOv8作为目标检测领域的经典模型，凭借其高效的检测能力在诸多应用场景中得到了广泛应用。然而，随着任务复杂性的增加，如在医学影像中的脑肿瘤检测，标准的YOLOv8模型可能会遇到一些性能瓶颈。在这篇博客中，我将展示如何通过将YOLOv8中的C2f模块替换为RCSOSA模块来改进模型性能，并提升其在复杂场景下的表现。RCSOSA模块全称是“基于通道混洗和一击聚合的重参数化卷积”

【代码】YOLOv8改进——使用C2f-Faster-EMA替换C2f.(C2f-Faster-EMA推荐可以放在主干上,Neck和head部分可以选择C2f-Faster)

【代码】YOLOv8改进——使用C2f-Faster替换C2f.(使用FasterNet中的FasterBlock替换C2f中的Bottleneck)

【代码】YOLOv8改进——使用LSKA注意力机制改进SPPF,增强多尺度特征提取能力。