《YOLOv8：从入门到实战》专栏介绍 专栏目录
🌟YOLOv8：从入门到实战 | 目录 | 使用教程🌟
本专栏涵盖了丰富的YOLOv8基础知识+源码解析+入门实践+算法改进+项目实战系列教程，专为学习YOLOv8的同学而设计，堪称全网最详细的教程！该专栏针对YOLOv8内容的学习提供了详细的手把手教程，欢迎大家订阅并一并探索！
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源码解析篇
1.源码解析篇 | YOLOv8官方源码项目目录结构解析
2.源码解析篇 | 万字长文带你深度解析yolov8.yaml配置文件
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模型训练篇
1.模型训练篇 | 如何用yolov8训练自己的数据集（以安全帽佩戴检测举例）
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主干网络篇
1.主干网络篇 | YOLOv8更换主干网络之ShuffleNetV2
2.主干网络篇 | YOLOv8更换主干网络之MobileNetV3
3.主干网络篇 | YOLOv8更换主干网络之GhostNet
4.主干网络篇 | YOLOv8更换主干网络之PP-LCNet
5.主干网络篇 | YOLOv8更换主干网络之EfficientNet
6.主干网络篇 | YOLOv8更换主干网络之SwinTransformer
7.主干网络篇 | YOLOv8改进之用C2f_Faster替换C2f
8.主干网络篇 | YOLOv8改进之在主干网络中引入密集连接卷积网络DenseNet
9.主干网络篇 | 利用RT-DETR模型主干HGNet去替换YOLOv8的主干
10.主干网络篇 | YOLOv8改进之用RCS-OSA替换C2f（来源于RCS-YOLO）
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特征融合篇
1.特征融合篇 | YOLOv8改进之更换上采样方式CARAFE | 轻量级通用上采样算子
2.特征融合篇 | YOLOv8改进之更换上采样方式DySample | 超轻量级动态上采样算子
3.特征融合篇 | YOLOv8改进之将主干网络SPPF更换为SimSPPF / SPP-CSPC / SPPF-CSPC
4.特征融合篇 | YOLOv8改进之引入中心化特征金字塔EVC模块
5.特征融合篇 | YOLOv8改进之将Neck网络更换为AFPN
6.特征融合篇 | YOLOv8改进之将Neck网络更换为BiFPN
7.特征融合篇 | YOLOv8改进之将Neck网络更换为GFPN（附2种改进方法）
8.特征融合篇 | 利用RT-DETR的AIFI去替换YOLOv8中的SPPF（附2种改进方法）
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小目标检测篇
1.小目标检测篇 | YOLOv8改进之增加小目标检测层（四头检测机制）
2.小目标检测篇 | YOLOv8改进之增加小目标检测层（针对Neck网络为AFPN）
3.小目标检测篇 | YOLOv8改进之添加BiFormer注意力机制
4.小目标检测篇 | YOLOv8改进之GSConv + Slim Neck提升小目标检测效果
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注意力机制篇
1.注意力机制篇 | YOLOv8改进之添加CA注意力机制
2.注意力机制篇 | YOLOv8改进之添加DAT注意力机制
3.注意力机制篇 | YOLOv8改进之添加CBAM注意力机制
4.注意力机制篇 | YOLOv8改进之添加多种注意力机制（附：多种注意力机制核心代码）
5.注意力机制篇 | YOLOv8改进之在C2f模块添加EMA注意力机制（附2种改进方法）
6.注意力机制篇 | YOLOv8改进之在C2f模块添加级联群体注意力机制CGAttention | CVPR 2023
7.注意力机制篇 | YOLOv8改进之添加LSKAttention大核卷积注意力机制 | 即插即用，实现有效涨点
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损失函数篇
1.损失函数篇 | YOLOv8更换损失函数之CIoU / DIoU / EIoU / GIoU / SIoU / WIoU
2.损失函数篇 | YOLOv8更换损失函数之MPDIoU（23年7月首发论文）
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非极大值抑制篇
1.非极大值抑制篇 | YOLOv8更换NMS之DIoU-NMS / CIoU-NMS / EIoU-NMS / GIoU-NMS / GIoU-NMS / Soft-NMS
持续更新中......
检测头篇
1.检测头篇 | 利用RT-DETR模型的检测头去替换YOLOv8中的检测头
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卷积篇
1.卷积篇 | YOLOv8改进之C2f模块融合SCConv | 即插即用的空间和通道维度重构卷积
2.卷积篇 | YOLOv8改进之引入动态蛇形卷积DSConv（附3种改进方法）
3.卷积篇 | YOLOv8改进之主干网络中引入可变形卷积DConv
4.卷积篇 | YOLOv8改进之主干网络C2f模块融合SAConv
5.卷积篇 | 引入可改变核卷积AKConv：具有任意采样形状和任意数目参数的卷积核
6.卷积篇 | YOLOv8改进之引入用于低分辨率图像和小物体检测的CNN模块SPD-Conv
7.卷积篇 | YOLOv8改进之引入全维度动态卷积ODConv | 即插即用
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番外篇
1.番外篇 | YOLOv8改进之引入RepVGG重参数化模块 | 即插即用，实现有效涨点
2.番外篇 | 手把手教你如何用YOLOv8实现行人/车辆等过线统计
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