YOLOv8-Seg改进：分层特征融合策略MSBlock | YOLO-MS ,超越YOLOv8与RTMDet，即插即用打破性能瓶颈

 本文改进：分层特征融合策略MSBlock,即插即用打破性能瓶颈

 YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv

学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；
1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg；
2）模型创新，提升分割性能；
3）独家自研模块助力分割；

1.原理介绍

摘要：作者旨在为目标检测社区提供一种高效且性能卓越的目标检测器，称为YOLO-MS。核心设计基于一系列对不同Kernel-Size卷积如何影响不同尺度上目标检测性能的研究。研究结果是一种可以显著增强实时目标检测器多尺度特征表示的新策略。为了验证作者策略的有效性，作者构建了一个名为YOLO-MS的网络架构。作者在MS COCO数据集上从头开始训练YOLO-MS，而不依赖于任何其他大规模数据集，