YOLOv12改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR ConvNeXt V2 （附网络详解和完整配置步骤）

一、本文介绍

本文记录的是将ConvNeXt V2应用到YOLOv12中的改进方法研究。本文将ConvNeXt V2应用于YOLOv12，一方面利用全卷积掩码自动编码器在训练时优化特征学习，减少模型对大规模标注数据的依赖；另一方面，通过全局响应归一化层增强特征竞争，缓解特征坍塌问题，提高特征多样性。

本文在YOLOv12的基础上配置了原论文中convnextv2_atto, convnextv2_femto, convnextv2_pico, convnextv2_nano, convnextv2_tiny, convnextv2_base, convnextv2_large, convnextv2_huge`八种模型，以满足不同的需求。

---

专栏目录：YOLOv12改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

专栏地址：YOLOv12改进专栏——以发表论文的角度，快速准确的找到有效涨点的创新点！