YOLOv8改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR ConvNeXt V2 (附网络详解和完整配置步骤)

一、本文介绍

本文记录的是将ConvNeXt V2应用到YOLOv8中的改进方法研究。本文将ConvNeXt V2应用于YOLOv8,一方面利用全卷积掩码自动编码器在训练时优化特征学习,减少模型对大规模标注数据的依赖;另一方面,通过全局响应归一化层增强特征竞争,缓解特征坍塌问题,提高特征多样性。

本文在YOLOv8的基础上配置了原论文中convnextv2_atto, convnextv2_femto, convnextv2_pico, convnextv2_nano, convnextv2_tiny, convnextv2_base, convnextv2_large, convnextv2_huge八种模型,以满足不同的需求。


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