《YOLOv8创新改进》专栏指导书册手把手创新教程-编程知识

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学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；

本专栏为订阅者提供答疑服务，每一篇提供源代码和详细的每一个步骤改进地方。

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1.backbone轻量化、改进系列篇

1.1 高效模型 (Efficient MOdel, EMO),现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

YOLOv8优化策略：轻量级Backbone改进 | 高效模型 (Efficient MOdel, EMO),现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023-CSDN博客

1.2 VanillaNet极简神经网络模型 | 华为诺亚2023

YOLOv8优化策略：轻量级Backbone改进 | VanillaNet极简神经网络模型 | 华为诺亚2023-CSDN博客

2. 注意力机制改进篇

2.1 高效多尺度注意力 EMA | ICASSP2023

YOLOv8改进：注意力系列篇 | 高效多尺度注意力 EMA | ICASSP2023-CSDN博客

2.2 动态稀疏注意力（BiLevelRoutingAttention） | CVPR2023

YOLOv8改进：注意力系列篇 | 动态稀疏注意力（BiLevelRoutingAttention） | CVPR2023-CSDN博客

2.3 可变形的注意力Transformer(DAT) | CVPR 2022 Best Paper YOLOv8改进：注意力系列篇 | 可变形的注意力Transformer(DAT) | CVPR 2022 Best Paper-CSDN博客

2.4 极简的神经网络模型模块VanillaBlock | 华为诺亚2023 YOLOv8改进：Block涨点系列篇 | 极简的神经网络模型模块VanillaBlock | 华为诺亚2023-CSDN博客

2.5 上下文增强和特征细化注意力ContextAggregation

YOLOv8改进：注意力系列篇 | 小目标涨点系列篇 | 上下文增强和特征细化注意力ContextAggregation-CSDN博客 2.6 轻量级上采样CARAFE算子，助力小目标检测

YOLOv8优化：小目标涨点系列篇 | 轻量级上采样CARAFE算子，助力小目标检测-CSDN博客

2.7 高效的通道先验卷积注意力（CPCA） | 中科院 2023.6

YOLOv8改进：注意力系列篇 |高效的通道先验卷积注意力（CPCA） | 中科院 2023.6-CSDN博客

2.8 新型的多尺度卷积注意力（MSCA）模块

YOLOv8优化：注意力系列篇 | 小目标涨点系列篇 | 新型的多尺度卷积注意力（MSCA）模块-CSDN博客

2.9 多尺度空洞注意力（MSDA） | 中科院一区顶刊

YOLOv8优化：注意力系列篇 | 小目标涨点系列篇 | 多尺度空洞注意力（MSDA） | 中科院一区顶刊-CSDN博客

2.10 全新的聚焦式线性注意力模块Focused Linear Attention | ICCV2023

YOLOv8优化策略：全新的聚焦式线性注意力模块Focused Linear Attention | ICCV2023-CSDN博客

3.卷积优化篇

3.1 可变形大核注意力（D-LKA Attention）,实现涨点

YOLOv8改进：卷积变体系列篇 | 可变形大核注意力（D-LKA Attention）,实现涨点-CSDN博客

3.2 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution） | ICCV2023

YOLOv8改进：卷积变体系列篇 | 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution） | ICCV2023-CSDN博客

3.3 大核分离卷积注意力模块（ Large Separable Kernel Attention），实现涨点的目标并且降低计算复杂度和显存 YOLOv8改进：卷积变体系列篇 | 大核分离卷积注意力模块（ Large Separable Kernel Attention），实现涨点的目标并且降低计算复杂度和显存-CSDN博客

3.4 DCNv3可形变卷积基于DCNv2优化 | CVPR2023

YOLOv8改进：卷积变体系列篇 | DCNv3可形变卷积基于DCNv2优化 | CVPR2023-CSDN博客

3.5 PConv，减少冗余计算和内存访问可以更有效地提取空间特征 | CVPR2023 FasterNet YOLOv8改进：卷积变体系列篇 | PConv，减少冗余计算和内存访问可以更有效地提取空间特征 | CVPR2023 FasterNet-CSDN博客

3.6 SCConv（空间和通道重建卷积） | CVPR2023

YOLOv8改进：卷积变体系列篇 | SCConv（空间和通道重建卷积） | CVPR2023-CSDN博客

3.7 SPD-Conv，低分辨率图像和小物体等更困难任务涨点明显 YOLOv8改进：小目标涨点系列篇 | SPD-Conv，低分辨率图像和小物体等更困难任务涨点明显-CSDN博客

3.8 感受野注意力卷积运算（RFAConv）

YOLOv8改进：小目标涨点系列篇 | 感受野注意力卷积运算（RFAConv）-CSDN博客

3.9 ODConv+ConvNeXt组合提升小目标

YOLOv8改进：小目标涨点系列篇 | ODConv+ConvNeXt组合提升小目标-CSDN博客

3.10 大核分离卷积注意力模块（ Large Separable Kernel Attention）

YOLOv8改进：SPPF系列改进篇 | 大核分离卷积注意力模块（ Large Separable Kernel Attention）-CSDN博客

4. Neck & head暴力优化

4.1 多头检测器，提升小目标检测能力

YOLOv8改进：小目标涨点系列篇 | 多头检测器，提升小目标检测能力-CSDN博客

4.2 渐近特征金字塔网络（AFPN）

YOLOv8改进：小目标涨点系列篇 | 渐近特征金字塔网络（AFPN）-CSDN博客

4.3 Gold-YOLO，信息聚集-分发（Gather-and-Distribute Mechanism）机制 | 华为诺亚NeurIPS23

YOLOv8改进：Neck改进系列 | Gold-YOLO，信息聚集-分发（Gather-and-Distribute Mechanism）机制 | 华为诺亚NeurIPS23-CSDN博客

4.4 小目标到大目标一网打尽的GFPN

YOLOv8改进：小目标涨点系列篇 | 小目标到大目标一网打尽的GFPN-CSDN博客

4.5 可重参化EfficientRepBiPAN优化Neck

YOLOv8优化：block系列篇 | Neck系列篇 |可重参化EfficientRepBiPAN优化Neck-CSDN博客

5. Loss & iou优化

5.1 MPDIoU新型边界框相似度度量 | ELSEVIER 2023

YOLOv8改进：LOSS系列篇 | MPDIoU新型边界框相似度度量 | ELSEVIER 2023-CSDN博客

5.2 Wasserstein Distance Loss，助力小目标涨点

YOLOv8改进：LOSS系列篇 | Wasserstein Distance Loss，助力小目标涨点-CSDN博客

5.3 SlideLoss，解决样本之间不平衡、简单样本和难样本（小目标遮挡）的不平衡问题 YOLOv8改进：LOSS系列篇 | SlideLoss，解决样本之间不平衡、简单样本和难样本（小目标遮挡）的不平衡问题-CSDN博客

5.4 引入MPDIou、WIoU、SIoU、EIoU、α-IoU，在不同场景实现涨点

YOLOv8改进：IOU创新篇 | 引入MPDIou、WIoU、SIoU、EIoU、α-IoU，在不同场景实现涨点-CSDN博客

5.5 Inner-IoU：基于辅助边框的IoU损失，结合CIoU、SIoU、EIoU、DIoU、GIoU等，2023年11月最新IoU改进 YOLOv8优化：IoU系列篇 |Inner-IoU：基于辅助边框的IoU损失，结合CIoU、SIoU、EIoU、DIoU、GIoU等，2023年11月最新IoU改进-CSDN博客

5.6 Inner-IoU融合MPDIoU，创新十足，2023年11月最新IoU改进

YOLOv8全网独家优化：IoU系列篇 | Inner-IoU融合MPDIoU，创新十足，2023年11月最新IoU改进-CSDN博客