1.yolov8魔术师专栏介绍
开箱即用：提供 yolov8魔术师专栏 代码，方便直接使用，无需自己重新添加引起的一些bug问题：
https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12289773.html?spm=1001.2014.3001.5482
专栏内容如下：
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2.yolov8工程介绍：
具体代码改进如下：（不断更新）
✨✨✨CBAM、GAM
🚀🚀🚀Resnet_CBAM，CBAM升级版
🍉🍉🍉Triplet注意力，即插即用，效果优于cbam、se，涨点明显
⭐ ⭐ ⭐GCNet、GENet，效果优于SENet
☁️☁️☁️CoordAttention，效果秒杀CBAM、SE
💡💡💡CoTAttention，效果秒杀CBAM、SE
🍅🍅🍅Polarized Self-Attention，效果秒杀CBAM、SE
⭐ ⭐ ⭐注意力机制：ShuffleAttention、ECA、EffectiveSE、SE
🚀🚀🚀SimAM（无参Attention）和NAM（基于标准化的注意力模块），效果秒杀CBAM、SE
✨✨✨DoubleAttention、SKAttention，SENet进阶版本
🍉🍉🍉多头上下文集成（Context Aggregation）的广义构建模块，助力小目标检测，暴力涨点
🍉🍉🍉DCNV2: 卷积变体DCNV2引入Yolov8，助力小目标涨点
🍅🍅🍅DCNv3:Yolov8引入CVPR2023 InternImage：注入新机制，扩展DCNv3，助力涨点
✨✨✨SEAM、MultiSEAM:基于Yolov8小目标遮挡物性能提升
🌟🌟🌟CPVR2023,InceptionNeXt小目标检测涨点明显
🍉🍉🍉微小目标检测:基于Yolov8的微小目标检测，多头检测头提升小目标检测精度
🍅🍅🍅FasterNet：改进CVPR2023 FasterNet远超ShuffleNet、MobileNet、MobileViT，引入PConv结构map涨点的同时进一步降低参数量
✨✨✨BiFormer：引入CVPR 2023 BiFormer: 基于动态稀疏注意力构建高效金字塔网络架构，对小目标涨点明显
🍉🍉🍉MobileViTAttention：MobileViTAttention助力小目标检测，涨点显著，MobileViT移动端轻量通用视觉transformer
🏆🏆🏆VanillaNet:华为诺亚2023极简的神经网络模型 VanillaNet---VanillaBlock助力检测，实现暴力涨点
✨✨✨SPD-Conv：基于Yolov8的SPD-Conv，低分辨率图像和小物体涨点明显
💡💡💡ECVBlock：CFPNet-ECVBlock的小目标检测，即插即用，助力检测涨点
☁️☁️☁️GiraffeDet：小目标到大目标一网打尽，轻骨干重Neck的轻量级目标检测器GiraffeDet
🌰 🌰 🌰BIFPN：加权双向特征金字塔网络，对小目标涨点显著
🚀🚀🚀Wasserstein Distance Loss:Yolov8损失函数改进：Wasserstein Distance Loss，助力小目标涨点
✨✨✨ODConv+ConvNeXt提升小目标检测能力
yolov8工程代码如下：
3.获取方式
私信付费获取，开箱即用
