YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用图像分割网络UNetV2改善图像分割检测性能（全网独家首发）

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是利用图像分割网络UNetV2的主干来改进我们的YOLOv8分割模型（本文的内容虽然YOLOv8所有的功能的用户都能使用，但是还是建议分割的用户使用），U-Net v2 旨在改进医学图像分割的性能，通过引入一种新的、更为高效的跳跃连接设计来实现。这个版本的U-Net专注于更好地融合来自不同层级的特征——既包括从高级特征中提取的语义信息，也包括从低级特征中提取的细节信息。通过这种方式，U-Net v2能够在低级特征中注入丰富的语义信息，并同时精细化高级特征，从而实现对医学图像中对象边界的精确勾画和小结构的有效提取。

 欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！  

专栏目录：

本文链接：https://www.kjpai.cn/news/2024-04-02/152883.html，文章来源：网络cs，作者：欧阳逸，版权归作者所有，如需转载请注明来源和作者，否则将追究法律责任！