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在目标检测领域内，尽管YOLO系列的算法傲视群雄，但在某些方面仍然存在改进的空间。在YOLOv8提取特征的时候，卷积的核是固定的K*K大小，导致参数数量随着大小的增加呈平方级增长。显然，不同数据集和目标的形状及大小各异，而固定形状和大小的卷积核无法灵活适应这种变化。本文给大家带来的教程是将原来的普通的卷积替换为可变核的卷积AKConv。文章在介绍主要的原理后，将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改，并将修改后的完整代码放在文章的最后，方便大家一键运行，小白也可轻松上手实践。以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。 专栏地址：YOLOv8改进——更新各种有效涨点方法 目录
