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专栏目录 ：《YOLOv8改进有效涨点》专栏介绍 & 专栏目录 | 目前已有40+篇内容，内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进——点击即可跳转

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近年来，基于深度学习的人脸检测算法取得了很大进步。这些算法大致可以分为两类，即类似于Faster R-CNN的两阶段检测器和类似于YOLO的一阶段检测器。由于在一阶段检测器中准确性和速度之间有更好的平衡，因此它们被广泛应用于许多应用中。研究者设计了一个名为RFE的感受野增强模块，用于增强小目标的感受野。文章在介绍主要的原理后，将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改，并将修改后的完整代码放在文章的最后，方便大家一键运行，小白也可轻松上手实践。以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。

专栏地址：YOLOv8改进——更新各种有效涨点方法——点击即可跳转

目录

1. 原理

2. C3RFEM的代码实现

2.1 将C3RFEM添加到YOLOv8中

2.2 更改init.py文件

2.3 添加yaml文件

2.4 在task.py中进行注册

2.5 执行程序

3. 完整代码分享