静静AI学堂
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YoloV8改进策略：将DCN v1与v2运用到YoloV8中，化身成上分小黑子

文章目录

  • 摘要
  • DCNv1和DCNv2（可变形卷积）
    • 背景
  • 可变形卷积
    • DCNv1源码
    • DCNv2源码
  • 改进策略
    • 改进一
    • 改进二
    • 注意一点
  • 结果对比
    • 改进一
    • 改进二
    • 运行错误 RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered
  • 总结
  • 参考文章

摘要

在前面的文章中，我们尝试用DCNv3替换YoloV8中的结构，实现了分数的上涨。在这篇文章中，我们尝试用DCNv1与DCNv2.比一比哪个才是最优秀的小黑子。

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