本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集

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从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。

每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中

文章目录

优化YOLOv8 | 利用SENetV1提升目标检测性能的深入研究

1. SENetV1简介

1.1 SE模块原理

1.2 SENetV1的优点

2. 将SENetV1集成到YOLOv8

2.1 YOLOv8骨干网络结构

2.2 SE模块的代码实现

2.3 集成SE模块到YOLOv8

2.4 实验与结果分析

3. 实验与结果分析

3.1 数据准备

3.2 训练设置

3.3 性能评估

3.4 实验结果

4. 讨论与改进方向

4.1 训练过程优化

4.2 模型结构改进

4.3 更高效的SE模块变体

5. 结论

优化YOLOv8 | 利用SENetV1提升目标检测性能的深入研究

YOLO（You Only Look Once）系列模型在目标检测领域表现卓越&#