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

YOLOv8主干网络改进 | 基于ConvNeXtV2全卷积与掩码自编码器的深度优化与实现（附代码解析）

ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络概述

ConvNeXtV2的特点

YOLOv8主干网络改进

YOLOv8概述

集成ConvNeXtV2-FCN到YOLOv8

1. 准备工作

2. 修改YOLOv8主干网络

2.1 定义ConvNeXtV2模块

2.2 修改YOLOv8主干网络

3. 训练和测试

解析与讨论

性能提升

未来方向

4. 集成掩码自编码器（Mask Autoencoder）

4.1 掩码自编码器的实现

4.2 集成到YOLOv8主干网络

5. 训练策略优化

5.1 数据增强

5.2 动态学习率调整

6. 代码优化与推理加速

6.1 使用TorchScript加速推理

6.2 使用FP16混合精度训练

实验结果与性能分析

YOLOv8主干网络改进 | 基于ConvNeXtV2全卷积与掩码自编码器的深度优化与实现（附代码解析）

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