💡💡💡创新点：来自 MIT 等机构的研究者提出了一种非常有潜力的替代方法 KAN。该方法在准确性和可解释性方面表现优于 MLP。而且，它能以非常少的参数量胜过以更大参数量运行的 MLP。
KAN 在边上具有激活函数，而 MLP 在节点上具有激活函数。KAN 似乎比 MLP 的参数效率更高
💡💡💡如何跟YOLOv8结合：KANConv结合C2f从而替代YOLOv8的C2f，结构图如下
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YOLOv8原创自研
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