Yolov8-pose关键点检测：模型轻量化创新 |多尺度空洞注意力（MSDA）结合C2f | 中科院一区顶刊 DilateFormer 2023.9

    💡💡💡本文解决什么问题：多尺度空洞注意力（MSDA）采用多头的设计，在不同的头部使用不同的空洞率执行滑动窗口膨胀注意力（SWDA），全网独家首发，创新力度十足，适合科研

 1）与C2f结合；

MSDA |  GFLOPs从9.6降低至8.5， mAP50从0.921降低至0.909，mAP50-95从0.697提升至0.726

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MSDA性能

直接先上图