YOLOV8改进：动态蛇形卷积，多视角特征融合策略与连续性拓扑约束损失

1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。
2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。

3.涨点效果：动态蛇形卷积,实现有效涨点！

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精确分割拓扑管状结构;如血管和道路，是各种至关重要的现场，确保下游的准确性和效率任务。然而，许多因素使任务复杂化，包括薄的局部结构和可变的全局形态。在这项工作中，我们注意到管状结构的特殊并使用这些知识来指导我们的DSCNet同时在三个阶段增强感知:特征提取，特征融合和损失约束。首先，我们提议一种动态蛇形卷积，通过自适应聚焦细长和弯曲的局部结构，准确捕获管状结构的特征。随后，我们提出了多视图特征融合策略来补充在fea真实融合过程中，关注多角度的特征，保证重要信息的保留来自不同的全局形态。最后是连续性基于持久同调的约束损失函数为提出了更好地约束分段结构的拓扑连续性。在二维和三维数据集上的实验表明我们的DSCNet提供了更好的准确性和连续性对管状结构分段任务进行了比较几种方法。