番外篇 | YOLOv8改进之在C2f中引入MSBlock模块(来源于YOLO-MS) | 轻量化网络结构

前言:Hello大家好,我是小哥谈。YOLO-MS是一种基于YOLO(You Only Look Once)的目标检测算法,它利用多尺度特征图提取和融合的方式来检测不同尺度的物体。YOLO-MS在准确率和速度方面都有很好的表现,特别适用于实时场景下的物体检测。在YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块,其基本原理在于提高实时目标检测器的多尺度特征表示能力。MSBlock通过采用层次化特征融合策略和异构卷积核选择协议,有效地在网络不同阶段处理不同尺度的特征。这种设计使得检测器能够更好地识别和处理不同尺寸的目标。MSBlock的核心思想是通过改进卷积核的大小和结构,以及优化特征融合方式,来增强模型在处理多尺度信息时的性能,从而提高整体的目标检测精度和效率。🌈

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