YoloV8改进策略：Block改进|视觉网络的有效调制|全网首发
摘要
在本文中，我提出了一种创新的方法，利用最新提出的EfficientMod技术来显著提升YoloV8模型的性能。EfficientMod作为一种高效的视觉网络设计策略，通过优化调制机制，结合卷积上下文建模和特征投影层，实现了特征的高效融合与表示。我成功地将EfficientMod的核心Block设计应用于YoloV8模型中，特别是替代了原有的C2f模块中的Bottleneck结构，取得了显著的涨点效果。
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EfficientMod概述：
- 高效调制（EfficientMod）：一种针对高效视觉网络的新型设计策略，通过逐元素乘法和多层感知机（MLP）块优化特征融合，增强模型的表示能力。
- 性能优势：在参数和计算量显著减少的情况下，EfficientMod能在准确性和效率之间实现更好的权衡，展现出超越现有高效网络模型的潜力。
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YoloV8模型改进：
- 现有问题：YoloV8作为目标检测领域的先进模型，虽然在速度和准确性上表现优异，但仍有进一步提升的空间。
- 改进策略：我们采用EfficientMod的Block作为基本构建块，替换C2f模块中的Bottleneck结构，以优化特征提取和融合过程。
- 涨点明显：实验结果表明，替换后的YoloV8模型在多个性能指标上均实现了显
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