静静AI学堂
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YoloV8改进策略：Intel面向参数高效动态卷积KernelWarehouse，YoloV8的上分显眼包

文章目录

  • 摘要
  • 论文：面向参数高效动态卷积——KernelWarehouse
  • 1、简介
  • 2、相关工作
  • 3、方法
    • 3.1、KernelWarehouse的表述
    • 3.2、KernelWarehouse的注意力模块
  • 4、实验
    • 4.1、ImageNet上的图像分类
    • 4.2、MS-COCO上的目标检测
    • 4.3、消融实验
  • 5、结论
  • Yolov8官方结果
  • 改进一：使用KernelWarehouse卷积替换Bottleneck中的卷积，创建Bottleneck_Ware模块。
    • 改进方法
    • 测试结果
  • 改进二：使用KernelW

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