YOLOv8改进 | 自定义数据集训练 | 2024最新ECCV最新大感受野的小波卷积WTCo（附完整代码 + 修改教程 + 运行教程+个人数据标注教程+半自动标注教程+训练结果可视化教程+部署教程）

一、本文介绍

本文介绍了一种名为WTConv（小波卷积层）的改进机制，它利用小波变换（WT）来解决卷积神经网络（CNN）在实现大感受野时参数过多的问题。WTConv的主要目标是通过对输入数据的不同频率带进行处理，使CNN能够更有效地捕捉局部和全局特征。WTConv成功解决了CNN在感受野扩展中的参数膨胀问题，提供了一种更高效、鲁棒且易于集成的卷积层解决方案。这种机制被应用于二次创新的YOLOv8中的C2f，可以减少20%的参数量和计算量，达到了较好的轻量化效果（这种小波Conv目前非常流行）。此外还对对自定义数据集的训练以及半自动化标注的方法进行简单介绍，帮助力读者快速在自己的数据集上进行实验与应用。并在文末提供全部代码与数据集的百度云盘链接，可一键部署运行

二、原理介绍