【YOLOv8改进-论文笔记】SCConv ：即插即用的空间和通道重建卷积
该文介绍了一种针对卷积神经网络（CNN）的改进方法，名为SCConv，旨在减少计算冗余并提升特征学习效率。SCConv包含空间重构单元（SRU）和通道重构单元（CRU），分别处理空间和通道冗余。SRU利用分离-重构策略抑制空间冗余，而CRU通过分割-变换-融合策略减少通道冗余。SCConv可直接插入现有CNN架构中，实验结果显示，整合SCConv的模型能在降低复杂性和计算成本的同时保持或提高性能。此外，文章还展示了如何在YOLOv8中应用SCConv。
