爆改YOLOv8|利用yolov10的SCDown改进yolov8-下采样

1, 本文介绍

YOLOv10 的 SCDown 方法来优化 YOLOv8 的下采样过程。SCDown 通过点卷积调整通道维度，再通过深度卷积进行空间下采样，从而减少了计算成本和参数数量。这种方法不仅降低了延迟，还在保持下采样过程信息的同时提供了竞争性的性能。

关于SCDown 的详细介绍可以看论文：https://arxiv.org/pdf/2405.14458

本文将讲解如何将SCDown 融合进yolov8

话不多说，上代码！

2， 将SCDown 融合进yolov8

2.1 步骤一

找到如下的目录'ultralytics/nn/modules'，然后在这个目录下创建一个SCDown.py文件，文件名字可以根据你自己的习惯起，然后将SCDown的核心代码复制进去

import torch
import torch.nn as nn
 
 
__all__ = ['SCDown']
 
def autopad(k, p=None, d=1):  # kernel, padding, dilation
    """Pad to 'same' shape outputs."""
    if d > 1:
        k = d * (k - 1) + 1 if