《芒果改進(jìn)YOLO系列高階指南》目錄
??該教程為芒果改進(jìn)YOLO進(jìn)階指南專欄,屬于《芒果書》
??系列,包含大量的原創(chuàng)首發(fā)改進(jìn)方式, 所有文章都是全網(wǎng)首發(fā)原創(chuàng)改進(jìn)內(nèi)容??
- ??????:[CSDN原創(chuàng)《芒果改進(jìn)YOLO高階指南》推薦!]
-
CSDN博客獨(dú)家更新
出品: 專欄詳情??:芒果改進(jìn)YOLO高階指南??????????
重點(diǎn)
:有不少同學(xué)
反應(yīng)和我說已經(jīng)在自己的數(shù)據(jù)集上有效漲點(diǎn)啦??!
??????,包括COCO數(shù)據(jù)集也能漲點(diǎn),而且網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)都是首發(fā)原創(chuàng)更新的, 寫的人不多?
專欄地址:專欄詳情??:芒果改進(jìn)YOLO高階指南
人工智能專家老師聯(lián)袂推薦改進(jìn)博客專欄
一、核心重點(diǎn):效果漲點(diǎn)
有上百名同學(xué) 反應(yīng)和我說 已經(jīng)在自己的數(shù)據(jù)集
上或者或者公開數(shù)據(jù)集
上有效漲點(diǎn)啦?。?/code> ??????
包括COCO數(shù)據(jù)集也能漲點(diǎn),網(wǎng)絡(luò)模型改進(jìn),配置都是原創(chuàng)首發(fā)更新的,直接寫論文,香爆了?。。?/p>
每個(gè)改進(jìn)點(diǎn)均支持
·改進(jìn)YOLOv5及之前的模型、YOLOv7、YOLOv8、YOLOX、YOLOv6等主流模型·
二、專欄地址
本專欄為YOLO改進(jìn)指南進(jìn)階專欄` ,均為全網(wǎng)獨(dú)家首發(fā)內(nèi)容,文章質(zhì)量較高??????
https://blog.csdn.net/qq_38668236/category_12232483.html
三、文章詳細(xì)目錄
《芒果改進(jìn)YOLO高階指南》推薦
-
??????:YOLOv8改進(jìn)AFPN:改進(jìn)用于目標(biāo)檢測(cè)的漸近特征金字塔網(wǎng)絡(luò)AsymptoticFPN,加強(qiáng)非相鄰層的直接交互,YOLO系列高效漲點(diǎn)
-
??????:YOLOv5改進(jìn)AsymptoticFPN:改進(jìn)Asymptotic Feature Pyramid Network漸近特征金字塔網(wǎng)絡(luò),加強(qiáng)非相鄰層的直接交互,YOLO系列高效漲點(diǎn)
-
??????:YOLOv7改進(jìn)AsymptoticFPN:用于目標(biāo)檢測(cè)的漸近特征金字塔網(wǎng)絡(luò)AFPN,加強(qiáng)非相鄰層的直接交互,YOLO系列高效漲點(diǎn)
-
??????:YOLOv8獨(dú)家原創(chuàng)改進(jìn):獨(dú)家首發(fā)最新原創(chuàng)XIoU_NMS改進(jìn)點(diǎn),改進(jìn)有效可以直接當(dāng)做自己的原創(chuàng)改進(jìn)點(diǎn)來寫,提升網(wǎng)絡(luò)模型性能、收斂速度和魯棒性
-
??????:YOLOv5、YOLOv7獨(dú)家原創(chuàng)改進(jìn):獨(dú)家首發(fā)最新原創(chuàng)XIoU_NMS改進(jìn)點(diǎn),改進(jìn)有效可以直接當(dāng)做自己的原創(chuàng)改進(jìn)點(diǎn)來寫,提升網(wǎng)絡(luò)模型性能、收斂速度和魯棒性
-
??????:YOLOv8改進(jìn)遮擋損失函數(shù)Repulsion Loss:全網(wǎng)獨(dú)家首發(fā)最新改進(jìn)| Repulsion 解決目標(biāo)遮擋場(chǎng)景下的目標(biāo)檢測(cè)
-
??????:YOLOv7原創(chuàng)改進(jìn)損失函數(shù)Repulsion:獨(dú)家首發(fā)最新改進(jìn)Repulsion Loss解決目標(biāo)遮擋場(chǎng)景下檢測(cè)
-
??????:YOLOv5原創(chuàng)改進(jìn)損失函數(shù) Repulsion:解決目標(biāo)遮擋場(chǎng)景下檢測(cè),為解決密集人群檢測(cè)中遮擋設(shè)計(jì)的損失函數(shù)
-
??????:SCI期刊寫作必備(三):一鍵生成YOLOv8等主流模型同款圖表|繪制目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域YOLO論文常見的性能對(duì)比折線圖
-
??????:YOLOv5、YOLOv7、tiny首發(fā)原創(chuàng)改進(jìn)多種《新穎輕量化非對(duì)稱多級(jí)壓縮LADH檢測(cè)頭》即插即用|原創(chuàng)改進(jìn)輕量新穎ADH非對(duì)稱多級(jí)壓縮檢測(cè)頭
-
??????:YOLOv8首發(fā)原創(chuàng)改進(jìn):即插即用|新穎輕量化非對(duì)稱多級(jí)壓縮LADH檢測(cè)頭,原創(chuàng)改進(jìn)適配YOLOv8高效檢測(cè)頭,檢測(cè)頭新穎性改進(jìn),YOLO檢測(cè)器性能高效漲點(diǎn)
- ??????:YOLOv8改進(jìn)FPN系列:結(jié)合新穎的GhostSlimFPN范式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),進(jìn)一步提升性能
- ??????:YOLOv8 改進(jìn) GhostNet 主干系列:原創(chuàng)改進(jìn)高效 GhostNet 網(wǎng)絡(luò),華為出品,打造全新檢測(cè)器
- ??????:YOLOv8 改進(jìn)最新論文CFNet:即插即用|原創(chuàng)改進(jìn)結(jié)構(gòu)顯著提升檢測(cè)性能,小目標(biāo)檢測(cè)漲點(diǎn)必備(二)
- ??????:YOLOv5、YOLOv7改進(jìn)最新論文CFNet:即插即用|原創(chuàng)改進(jìn)結(jié)構(gòu)顯著提升檢測(cè)性能,小目標(biāo)檢測(cè)漲點(diǎn)必備(一)
- ??????:YOLOv5、YOLOv7獨(dú)家原創(chuàng)改進(jìn):獨(dú)家首發(fā)最新EfficiCLNMS改進(jìn)點(diǎn),改進(jìn)有效可以直接當(dāng)做自己的原創(chuàng)改進(jìn)點(diǎn)來寫,新的增強(qiáng)預(yù)測(cè)幀
- ??????:YOLOv8 獨(dú)家原創(chuàng)改進(jìn)最新PWConv核心結(jié)構(gòu)|來自CVPR2023,可以直接寫模型改進(jìn),進(jìn)一步輕量化!測(cè)試數(shù)據(jù)集mAP有效漲點(diǎn),進(jìn)一步降低參數(shù)量,追求更高的 FLOPS
- ??????:YOLOv8 獨(dú)家原創(chuàng)改進(jìn):獨(dú)家首發(fā)最新原創(chuàng)EfficiCLNMS改進(jìn)點(diǎn),改進(jìn)有效可以直接當(dāng)做自己的原創(chuàng)改進(jìn)點(diǎn)來寫,新的增強(qiáng)預(yù)測(cè)幀
- ??????:YOLOv8首發(fā)改進(jìn)|獨(dú)創(chuàng)結(jié)構(gòu)FasterNeXt,超10個(gè)數(shù)據(jù)集上已漲點(diǎn),可直接寫模型改進(jìn),源于最新CVPR2023主干系列FasterNet
- ??????:YOLOv8 原創(chuàng)改進(jìn)最新結(jié)構(gòu)CBiF、BiFB:小目標(biāo)檢測(cè)漲點(diǎn),原創(chuàng)即插即用
- ??????:YOLOv8改進(jìn)最新主干系列BiFormer:頂會(huì)CVPR2023即插即用,小目標(biāo)檢測(cè)漲點(diǎn)必備,首發(fā)原創(chuàng)改進(jìn),基于動(dòng)態(tài)查詢感知的稀疏注意力機(jī)制、構(gòu)建高效金字塔網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),打造高精度檢測(cè)器
- ??????:芒果改進(jìn)YOLOv8系列:改進(jìn)特征融合網(wǎng)絡(luò) BiFPN 結(jié)構(gòu),融合更多有效特征
- ??????:芒果YOLO改進(jìn)|YOLOv8改進(jìn)代碼原創(chuàng)大全集,全方位角度對(duì)YOLOv8模型進(jìn)行改進(jìn),推薦
- ??????:YOLOv8改進(jìn)檢測(cè)頭|增加卷積CNN小目標(biāo)檢測(cè)頭、超多種Transformer小目標(biāo)檢測(cè)頭
- ??????:YOLOv8 改進(jìn)RepFPN結(jié)構(gòu)|最新結(jié)合:2023年最新論文設(shè)計(jì)高效 RepFPN 結(jié)構(gòu),具有硬件感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)高效 Repvgg 式 ConvNet 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
- ??????:YOLOv7、YOLOv5改進(jìn)全新XIoU損失函數(shù):獨(dú)家首發(fā)最新改進(jìn)|YOLO改進(jìn)Trick,相比較CIoU改進(jìn)輕松漲點(diǎn),提升網(wǎng)絡(luò)模型性能、收斂速度和魯棒性
- ??????:YOLOv5/v7/v8原創(chuàng)改進(jìn)最新結(jié)構(gòu)CBiF、BiFB:小目標(biāo)檢測(cè)漲點(diǎn),原創(chuàng)即插即用
- ??????:YOLOv8改進(jìn)全新XIoU損失函數(shù):首發(fā)最新改進(jìn)|結(jié)合XIoU損失函數(shù),相比較CIoU改進(jìn)輕松漲點(diǎn),YOLO改進(jìn)Trick,提升網(wǎng)絡(luò)模型性能、收斂速度和魯棒性
- ??????:YOLOv8改進(jìn)之損失函數(shù)EfficiCLoss:首發(fā)最新改進(jìn)|結(jié)合EfficiCLoss損失函數(shù),小目標(biāo)強(qiáng)勢(shì)漲點(diǎn),新的增強(qiáng)預(yù)測(cè)幀調(diào)整并加快幀回歸率,加快網(wǎng)絡(luò)模型收斂
- ??????:YOLOv5/v7/v8首發(fā)改進(jìn)最新論文InceptionNeXt:當(dāng) Inception 遇到 ConvNeXt 系列,即插即用,小目標(biāo)檢測(cè)漲點(diǎn)必備改進(jìn)
- ??????:YOLO系列將數(shù)據(jù)集圖片可視化:讓改進(jìn)模型的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)更豐富
- ??????:YOLOv5/v7/v8改進(jìn)最新主干系列BiFormer:頂會(huì)CVPR2023即插即用,小目標(biāo)檢測(cè)漲點(diǎn)必備,首發(fā)原創(chuàng)改進(jìn),基于動(dòng)態(tài)查詢感知的稀疏注意力機(jī)制、構(gòu)建高效金字塔網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),打造高精度檢測(cè)器
- ??????:YOLOv7、YOLOv5、YOLOv8改進(jìn)多種檢測(cè)解耦頭系列|即插即用:首發(fā)最新更新超多種高精度&輕量化解耦檢測(cè)頭(最新檢測(cè)頭改進(jìn)集合),內(nèi)含多種檢測(cè)頭/解耦頭改進(jìn),高效漲點(diǎn)
- ??????:YOLOv5/v7/v8 改進(jìn)首發(fā)最新PWConv核心結(jié)構(gòu)|來自最新CVPR2023頂會(huì),進(jìn)一步輕量化!測(cè)試數(shù)據(jù)集mAP有效漲點(diǎn),進(jìn)一步降低參數(shù)量,追求更高的 FLOPS
- ??????:全網(wǎng)獨(dú)家首發(fā)|YOLOv7改進(jìn)方式提升(代碼二),使得改進(jìn)難度下降,將網(wǎng)絡(luò)配置層數(shù)從104層極致壓縮到24層,更清晰更方便更快的改進(jìn)YOLOv7,完全對(duì)齊官方Y(jié)OLOv7網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)
- ??????:YOLO系列全網(wǎng)首發(fā)改進(jìn)最新:新穎特定任務(wù)檢測(cè)頭TSCODE|(適用YOLOv5/v7)創(chuàng)新性Max,即插即用檢測(cè)頭,用于目標(biāo)檢測(cè)的特定任務(wù)上下文解耦頭機(jī)制,助力YOLOv7目標(biāo)檢測(cè)器高效漲點(diǎn)!
- ??????:YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8改進(jìn)之損失函數(shù)EfficiCIoU-Loss:獨(dú)家首發(fā)最新|結(jié)合EfficiCIoULoss損失函數(shù)(適用于YOLOv5),新的增強(qiáng)預(yù)測(cè)幀調(diào)整并加快幀回歸率,加快網(wǎng)絡(luò)模型收斂
- ??????:YOLOv7、YOLOv5、YOLOv8改進(jìn)之輸出COCO指標(biāo):輸出自定義數(shù)據(jù)集中small、medium、large大中小目標(biāo)的mAP值,適用于自定義數(shù)據(jù)集,精度基本對(duì)齊,豐富實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),便于對(duì)比
- ??????:YOLOv5改進(jìn)、YOLOv7改進(jìn)、YOLOv8改進(jìn)|YOLO改進(jìn)超過50種注意力機(jī)制,全篇共計(jì)30萬字(內(nèi)附改進(jìn)源代碼),原創(chuàng)改進(jìn)50種Attention注意力機(jī)制和Transformer自注意力機(jī)制
- ??????:YOLOv5、YOLOv8改進(jìn)首發(fā)最新主干FasterNet系列:最新CVPR2023錄用|頂會(huì)Backbone,為更快的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)追求更高的 FLOPS,超越其他輕量化模型
- ??????:SCI期刊寫作必備(二):代碼|手把手繪制目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域YOLO論文常見的性能對(duì)比折線圖,一鍵生成YOLOv7、YOLOv6等主流論文同款圖表,包含多種不同功能風(fēng)格對(duì)比圖表
- ??????:YOLOv7首發(fā)改進(jìn)最新主干FasterNet系列:最新CVPR2023頂會(huì)錄用Backbone,為更快的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)追求更高的 FLOPS,參數(shù)量計(jì)算量下降、FPS提高
- ??????:原創(chuàng)最新|SCI寫作必備(一)繪制YOLOv7、YOLOv6等論文同款性能對(duì)比圖-Python:包含多種不同功能風(fēng)格圖表|包括mAP、Params、FPS等對(duì)比圖表(YOLOv6/YOLOv7同款)
- ??????:YOLOv5、YOLOv7改進(jìn)之實(shí)驗(yàn)結(jié)果新增mAP75的值(一):新增打印mAP75的值,便于YOLOv5系列模型對(duì)比實(shí)驗(yàn)獲取更多精度數(shù)據(jù),豐富實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
- ??????:YOLOv5、YOLOv7改進(jìn)之實(shí)驗(yàn)結(jié)果打印F1 Score的值(二):新增打印F1 Score的值,便于YOLOv5系列模型對(duì)比實(shí)驗(yàn)獲取更多精度數(shù)據(jù),豐富實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
- ??????:YOLOv5、YOLOv7改進(jìn)之訓(xùn)練結(jié)果完善results.png、results.csv打印的數(shù)據(jù)(三)|全網(wǎng)首發(fā)原創(chuàng)制作,新增打印mAP75和F1的值,修改原始風(fēng)格,豐富實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
- ??????:YOLOv7、YOLOv5改進(jìn)之打印熱力圖可視化:適用于自定義模型,豐富實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
持續(xù)更新中
- ??????:還在更新中
還在持續(xù)更新中?。。??????
更新篇數(shù)不低于20篇
專欄內(nèi)容有疑問的 可以主動(dòng)私信我
,(因?yàn)槊刻熘鲃?dòng)私信次數(shù)只有5次,所以沒法一一私聊大家)?
下面鏈接為《芒果改進(jìn)YOLO高階指南》`專欄內(nèi)容,還在持續(xù)更新中…?
所以敲重點(diǎn):專欄持續(xù)更新中
?
每篇博客 均為原創(chuàng)內(nèi)容,內(nèi)含理論部分
以及 多種改進(jìn)全部源代碼
,以及給出思考點(diǎn),主要是讓大家快速進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)模型改進(jìn)。?
重點(diǎn)
:??進(jìn)階專欄內(nèi)容持續(xù)更新中???????,訂閱了該專欄的讀者務(wù)必·私信博主
·加·全新創(chuàng)新點(diǎn)進(jìn)階交流群· 群內(nèi)不定時(shí)會(huì)發(fā)一些其他未公開的Tricks(部分在群內(nèi)共享以及完善,務(wù)必私信博主加進(jìn)階交流群
,訂閱了的讀者關(guān)注下)?
四、購買須知(必看)
??注意點(diǎn)
官方要求
購買須知本專欄為圖文內(nèi)容,最終完結(jié)不會(huì)低于15篇文章。?
訂閱專欄,享有專欄所有文章閱讀權(quán)限。?
本專欄為虛擬產(chǎn)品,一經(jīng)付款概不退款,敬請(qǐng)諒解。?
除了以上官方的規(guī)則以外,其他的 服務(wù)or規(guī)則 為博主提供的,博主具有最終解釋權(quán)。?
對(duì)于不友好的人、違規(guī)行為、惡意破壞行為
,除支持 以上三點(diǎn)CSDN官方要求的規(guī)則 以外,不支持其他任何服務(wù)!
訂閱之前注意
- 注意別被所謂的"低價(jià)盜版"所騙,非訂閱者.違規(guī)者不提供任何免費(fèi)服務(wù)
- 付費(fèi)專欄是自愿訂閱,不支持任何理由退款,訂閱前三思、訂閱前三思、訂閱前三思
-
付費(fèi)訂閱的是該專欄所有文章的閱讀權(quán)限,有需求就訂閱,這是自愿的!
-
和專欄的內(nèi)容相關(guān)的問題,可以私信博主,看到會(huì)回,(如果是一些簡(jiǎn)單的基礎(chǔ)問題,可以先嘗試百度)
-
凡是用自己的CSDN賬號(hào)私信博主 想要不同的QQ需要加交流群,將作為
不友好行為、違規(guī)行為
行為處理,后續(xù)一律不支持任何其他免費(fèi)服務(wù),僅支持官方提供的付費(fèi)服務(wù)??! -
重點(diǎn):付費(fèi)專欄訂閱的只是所有文章的閱讀權(quán)限
請(qǐng)注意?。。≌?qǐng)注意?。?!交流群不是付費(fèi)專欄提供的付費(fèi)服務(wù)!!!
交流群是博主免費(fèi)提供給友好的讀者的!是完全免費(fèi)的,和付費(fèi)服務(wù)無關(guān)?。??請(qǐng)注意:不友好的,違規(guī)的,沒有這個(gè)免費(fèi)服務(wù),該免費(fèi)服務(wù)和付費(fèi)專欄無關(guān))
代碼還在更新中,持續(xù)到2024年底?。。。ㄟ€沒更新代碼的部分博客,等待更新就行了)文章來源:http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-402852.html
?? 未經(jīng)允許,禁止 任何復(fù)制/洗稿/轉(zhuǎn)載 等形式使用
以下文章的任何部分
進(jìn)行發(fā)文的行為,違者必究.文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-402852.html
到了這里,關(guān)于CSDN獨(dú)家《芒果YOLO改進(jìn)高階指南》適用YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等改進(jìn)專欄,來自人工智能專家唐宇迪老師聯(lián)袂推薦的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!