💡💡💡本文解决什么问题:模型轻量化创新引入DCNV3
DCNV3| GFLOPs从9.6降低至8.6,参数量从6482kb降低至5970kb, mAP50从0.921提升至0.926
Yolov8-Pose关键点检测专栏介绍:https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12398833.html
✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-pose的yolo数据集;
🚀🚀🚀模型性能提升、pose模式部署能力;
🍉🍉🍉应用范围:工业工件定位、人脸、摔倒检测等支持各个关键点检测;
1.Yolov8-pose引入DCNV3性能
直接先上图