本文主要是介绍YOLOv8优化策略：自适应改变核大小卷积AKConv，效果优于标准卷积核和DSConv |2023.11月最新成果，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
🚀🚀🚀本文改进： AKConv 中，通过新的坐标生成算法定义任意大小的卷积核的初始位置。 为了适应目标的变化，引入了偏移量来调整每个位置的样本形状。 此外，我们通过使用具有相同大小和不同初始采样形状的 AKConv 来探索神经网络的效果。 AKConv 通过不规则卷积运算完成高效特征提取的过程，为卷积采样形状带来更多探索选择。
直接代替标准卷积使用
🚀🚀🚀YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK
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1.AKConv介绍
论文： https://arxiv.org/pdf/2311.11587.pdf
摘要：基于卷积运算的神经网络在深度学习领域取得了令人瞩目的成果，但标准卷积运算存在两个固有的缺陷。一方面，卷积运算仅限于局部窗口，无法捕获其他位置的信息&#
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