本文主要是介绍YOLOv8涨点改进：多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显，| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少，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！
💡💡💡本文独家改进：多层次特征融合（SDI），能够显著提升不同尺度和小目标的识别率
如何引入到YOLOv8
1)替代原始的Concat；
💡💡💡Yolov8魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络
💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以自己魔改网络，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss等）进行魔改，实现创新！！！
专栏介绍：
https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12289773.html
✨✨✨原创魔改网络、复现前沿论文，组合优化创新
🚀🚀🚀小目标、遮挡物、难样本性能提升
🍉🍉🍉持续更新中，定期更新不同数据集涨点情况
1.U-Net_v2介绍
论文&#
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