CSDN芒果獨(dú)家YOLOv5改進(jìn)、YOLOv7改進(jìn)（適用YOLOv8改進(jìn)）專欄 | 《芒果YOLO改進(jìn)系列進(jìn)階指南》來自人工智能專家老師聯(lián)袂推薦

2年前作者：芒果汁沒有芒果分類：Toy博客閱讀(128)違法舉報

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《芒果改進(jìn)YOLO系列進(jìn)階指南》目錄

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CSDN博客獨(dú)家更新出品：專欄詳情??：芒果改進(jìn)YOLO進(jìn)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?

專欄內(nèi)容有疑問的 可以主動私信我，(因?yàn)槊刻熘鲃铀叫糯螖?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進(jìn)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)。?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-408241.html

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YOLOv7、YOLOv5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)測幀調(diào)整并加快幀回歸率，加快網(wǎng)絡(luò)模型收斂
??該教程為屬于《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?? ??本篇文章為 YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8 芒果改進(jìn)YOLO系列： YOLOv7改進(jìn)損失函數(shù)：獨(dú)家首發(fā)最新｜結(jié)合EfficiCIoU-Loss損失函數(shù)，新的增強(qiáng)預(yù)測幀調(diào)整并加快幀回歸率，加快網(wǎng)
2024年02月05日
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YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5系列改進(jìn)| 目錄一覽表
??魔改YOLO系列算法，助力漲點(diǎn)，助力科研。通過添加注意力機(jī)制 SE/CBAM/CoordAtt/ECA /SimAM/CrissCrossAttention/ SKAttention/GAMAttention/S2-MLPv2/NAM 等；網(wǎng)絡(luò)輕量化方法通過更換主干特征提取網(wǎng)絡(luò)為 MobileNetV3/ShuffleNetV2/EfficientNetv2/Ghostnet/深度可分離卷積/PP-LCNet/mobileone/Ghostnetv2/ELAN 等；優(yōu)化原
2023年04月20日
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yolov5、YOLOv7、YOLOv8改進(jìn)：注意力機(jī)制CA
目錄 1.背景介紹論文題目：《Coordinate Attention for Efficient Mobile NetWork Design》論文地址：??https://arxiv.org/pdf/2103.02907.pdf 2.原理介紹 3.YOLOv5改進(jìn)： 3.1common中加入下面代碼 3.2在yolo.py中注冊 3.3添加配置文件 4.yolov7改進(jìn) 4.1 在common中加入以下代碼 4.2在yolo.py中注冊 4.3添加配置文件本
2024年02月13日
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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
??該教程為屬于《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?? ??本篇文章為 YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8 芒果改進(jìn)YOLO系列： YOLOv7、YOLOv5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，
2023年04月21日
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YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8改進(jìn)結(jié)構(gòu)系列：最新結(jié)合用于小目標(biāo)的新CNN卷積構(gòu)建塊
??統(tǒng)一使用 YOLOv7 代碼框架，結(jié)合不同模塊來構(gòu)建不同的YOLO目標(biāo)檢測模型。 ??本項(xiàng)目包含大量的改進(jìn)方式,降低改進(jìn)難度,改進(jìn)點(diǎn)包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head檢測頭】、【注意力機(jī)制】、【IoU損失函數(shù)】、【NMS】、【Loss計(jì)算方式】、【自注
2024年02月09日
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YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5系列算法改進(jìn)【NO.6】增加小目標(biāo)檢測層，提高對小目標(biāo)的檢測效果
前言：作為當(dāng)前先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測算法YOLO，已經(jīng)集合了大量的trick，但是在處理一些復(fù)雜檢測問題的時候，還是容易出現(xiàn)錯漏檢的問題。此后的系列文章，將重點(diǎn)對YOLOv8、YOLOv7以及YOLOv5的如何改進(jìn)進(jìn)行詳細(xì)的介紹，目的是為了給那些搞科研的同學(xué)需要創(chuàng)新點(diǎn)或者搞工
2024年02月02日
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YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改進(jìn)：用于低分辨率圖像和小物體的新 CNN 模塊SPD-Conv
1.該文章屬于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改進(jìn)專欄，包含大量的改進(jìn)方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改進(jìn)方式。 2.提供更加詳細(xì)的改進(jìn)方法，如將注意力機(jī)制添加到網(wǎng)絡(luò)的不同位置，便于做實(shí)驗(yàn)，也可以當(dāng)做論文的創(chuàng)新點(diǎn)。 3.漲點(diǎn)效果：SPD-Conv提升小目標(biāo)識別,實(shí)現(xiàn)有效漲
2024年02月09日
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YOLO Air：YOLO科研改進(jìn)論文推薦 | 改進(jìn)組合上千種搭配，包括Backbone,Neck,Head,注意力機(jī)制,適用于YOLOv5、YOLOv7、YOLOX等算法
??????YOLOAir開源算法庫?。?！ ??統(tǒng)一使用 YOLOv5、YOLOv7 代碼框架，結(jié)合不同模塊來構(gòu)建不同的YOLO目標(biāo)檢測模型。 ??本項(xiàng)目包含大量的改進(jìn)方式,降低改進(jìn)難度,改進(jìn)點(diǎn)包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head檢測頭】、【注意力機(jī)制】、【IoU損失函數(shù)】
2024年02月01日
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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)，融合更多有效特征在這篇文章中，將 BiFPN 思想加入到 YOLOv8 結(jié)構(gòu)中該版本為高效簡潔版，漲點(diǎn)多、還速度快（實(shí)際效果反饋）本篇博客不占用高階專欄的總篇數(shù)計(jì)劃中應(yīng)之前群友的要求，加一個《補(bǔ)充篇》，僅僅是補(bǔ)充
2024年02月07日
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YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改進(jìn)【NO.69】針對遙感圖像目標(biāo)檢測中的小目標(biāo)進(jìn)行改進(jìn)CATnet（ContextAggregation模塊）
前言作為當(dāng)前先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測算法YOLOv8，已經(jīng)集合了大量的trick，但是還是有提高和改進(jìn)的空間，針對具體應(yīng)用場景下的檢測難點(diǎn)，可以不同的改進(jìn)方法。此后的系列文章，將重點(diǎn)對YOLOv8的如何改進(jìn)進(jìn)行詳細(xì)的介紹，目的是為了給那些搞科研的同學(xué)需要創(chuàng)新點(diǎn)或者搞
2024年02月11日
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