YOLOv8改进 | 细节创新篇 | 最新动态特征融合模块DFF二次创新C2f助力yolov8有效涨点（全网独家首发）

一、本文介绍

本文给大家带来的最新改进机制是D-Net: Dynamic Large Kernel with Dynamic Feature Fusion for Volumetric Medical Image Segmentation文章提出的动态特征融合（DFF）模块，我将其用于二次创新C2f机制，利用其能够解决不同尺度的局部特征在融合时的信息丢失的能力， DFF基于全局信息自适应地融合不同尺度的局部特征图，使得网络能够在更大的感受野下有效结合多尺度信息，通过动态融合，DFF能够更好地保留局部特征的细节，同时增强全局信息的有效利用，本文内容主要适用于分割网络，下图为DFF网络结构图，本文附二次创新C2f机制并提供多个使用方法.

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专栏目录：YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

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目录

一、本文介绍

三、核心代码

四、添加教程

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四 

五、正式训练

5.1 yaml文件1

5.2 yaml文件2