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YoloV8改进策略：InceptionNeXt和YoloV8完美结合，让YoloV8大放异彩

文章目录

  • 论文翻译
    • 摘要
    • 1、简介
    • 2. 相关工作
      • 2.1. Transformer v.s.CNN
      • 2.2. 大核卷积。
    • 3、方法
      • 3.1、MetaNeXt
      • 3.2. Inception深度卷积
      • 3.3. InceptionNeXt
    • 4. 实验
      • 4.1. 图像分类
      • 4.2、语义分割
      • 4.3、消融研究
    • 5. 结论及未来工作展望
  • 官方测试结果
  • 改进一：使用InceptionDWConv2d卷积代替普通卷积
    • 改进方法
    • 测试结果

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