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YOLOv8创新魔改教程（一）如何进行模块创新
YOLOv8创新魔改教程
本人研一，最近好多朋友问我要如何修改模型创新模块，就想着不如直接开个专栏歇一歇文章，也算是对自己学习的总结，本专栏以YOLOv8为例（后续会出其他模型的），手把手叫大家如何从零创新模块，喜欢的朋友可以点个关注喽。
（一）寻找创新点
我们想对模型创新时，要首先寻找创新点，如何寻找？对于研究目标是图像的朋友，可以关注一下CVPR ICCV这些计算机视觉的会议，大多情况下，我们的创新点就来自于这些期刊。
（二）github找创新点源码
这里我以《SCConv: Spatial and Channel Reconstruction Convolution for Feature Redundancy》这篇文章为例。大家可以看到这篇文章提出了一个叫SCConv的卷积模块。
现在大家就可以去github找创新点源码了，有的文章会提供，有的则不会，不过也没事，github总有人会发表出来，大家直接去搜就可以。（https://github.com/cheng-haha/ScConv/blob/main/ScConv.py）
（三）将代码整合到自己的网络中
到这一步有的同学可能会开始头疼，我代码能力不行，我不会编程等等等等，我想和大家说的是，这一步超级的简单的，只需要会复制粘贴就好了
代码一般整合的部位
在YOLOv8中，我们的代码可以添加到 ultralytics/nn/modules/block.py中，接下来我带大家走一遍流程。
如何添加
第一步，打开 ultralytics/nn/modules/block.py这个文件，直接将我们找到的代码复制进来。
第二步，将创新模块导入，大家要把每个class的名称导入到block的__all__ （）的括号内，ultralytics/nn/modules/init.py文件中from .block import（）的括号内和__all__ = (）的括号内，一共是三处，大家不要漏掉。
进行融合
使用YOLOv8的同学可能会发现，发表的论文大多数是对c2f模块的创新，所以我也举个例子方便大家参考。大家在block.py中，找到c2f模块，可以看到，里面有四处卷积可以供我们修改，其中Bottleneck有两处。
大家在修改的时候，建议大家开个新模块，改个名字在修改，比如要修改c2f
（三）测试代码
修改yaml文件，在这里建议大家创建一个新的。
将c2f换成我们融合后的，当然，也可以把卷积换成新的卷积。
运行成功！可能会出现一些报错，无非是模块没添加成功，大家根据错误提示修改就可以。
感谢各位的点赞与支持，下一篇会更新添加注意力机制相关内容。