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截止到发稿时，B站YOLOv8最新改进系列的源码包，已更新了30种网络的改进+损失函数的改进！自己排列组合2-4种后，不考虑位置已达5万种以上改进方法！考虑位置不同后可排列上百万种！！专注AI学术，关注B站博主：AI学术叫叫兽！

实验部分最核心的就是控制变量，大家在做实验的时候一定要牢牢把握住这个思想！

消融实验：就是初高中的控制变量法的体现，在基础模型上叠加不同模块，分析每个模块的作用。

维基百科：在人工智能(AI)，尤其是机器学习(ML)领域，ablation 指移除AI系统的一个组件。 Ablation study 指通过研究AI系统移除某一组件之后的性能，来理解该组件对整个系统的作用。Ablation study 要求系统表现出适度退化(graceful degradation)：即使丢失或削弱某个组件系统也能保持功能继续运行。

（简单概括：在一个实验中，涉及到a,b,c三个改进模块，不知道哪个模块对实验起啥效果，如果想知道a模块对整个实验的作用，去掉a模块，进行对比，以此求知。） 举例：

以我改进的系列源码中的模块为例：

提出的模型为YOLOv8+Ghost+RepViT

那么我可以做以下模型的训练、验证和测试实验，进行对比分析：

1.YOLOv8

2.YOLOv8+Ghost

3.YOLOv8+RepViT

4.YOLOv8+Ghost+RepViT

以此分别分析不同模块的作用，验证论文提出的模型。

此博文为B战提纲，详细的讲解请点击此链接。

SCI中： 1.论文丰富度 2.同期刊同类实验

大论文中：加！ （具体，最好参考一下往届师兄姐）

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