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改进YOLO系列：改进YOLOv8，结合ConvNeXt V2骨干网络！使用MAE共同设计和扩展ConvNet

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改进YOLO系列：改进YOLOv8，结合ConvNeXt V2骨干网络！使用MAE共同设计和扩展ConvNet

改进YOLO系列：改进YOLOv8，结合ConvNeXt V2骨干网络！使用MAE共同设计和扩展ConvNet

一、论文讲解
- 1. 全卷积掩码自动编码器（FCMAE）
- 2. 全局响应归一化（GRN）层
二、YOLOv8更改骨干
- 1.yaml文件
- 2. ConvNeXt V2代码
- 3. 注册模块
- 4. 测试运行

单位： KAIST, FAIR(刘壮等人), 纽约大学(谢赛宁)
代码：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt-V2
论文：https://arxiv.org/abs/2301.00808

一、论文讲解

在改进的架构和更好的表示学习框架的推动下，视觉识别领域在21世纪20年代初享受到了快速的现代化和性能提升。例如，以ConvNeX