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Yolov5/Yolov7優(yōu)化：引入Soft-NMS并結(jié)合各個(gè)IOU變體GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、SIOU，進(jìn)一步提升密集遮擋場(chǎng)景檢測(cè)精度 ?

2年前作者：AI小怪獸分類：Toy博客閱讀(32)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了Yolov5/Yolov7優(yōu)化：引入Soft-NMS并結(jié)合各個(gè)IOU變體GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、SIOU，進(jìn)一步提升密集遮擋場(chǎng)景檢測(cè)精度 ?。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

??????本文改進(jìn)：Soft-NMS并與各個(gè)IOU變體GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、SIOU結(jié)合，實(shí)現(xiàn)二次創(chuàng)新，并提升密集遮擋場(chǎng)景檢測(cè)精度

??????Yolov8魔術(shù)師，獨(dú)家首發(fā)創(chuàng)新（原創(chuàng)），適用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各個(gè)Yolo系列，專欄文章提供每一步步驟和源碼，輕松帶你上手魔改網(wǎng)絡(luò)

??????重點(diǎn)：通過本專欄的閱讀，后續(xù)你也可以自己魔改網(wǎng)絡(luò)，在網(wǎng)絡(luò)不同位置（Backbone、head、detect、loss等）進(jìn)行魔改，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新！?。?/span>

專欄介紹：

???魔改網(wǎng)絡(luò)、復(fù)現(xiàn)前沿論文，組合優(yōu)化創(chuàng)新

??????小目標(biāo)、遮擋物、難樣本性能提升

??????持續(xù)更新中，定期更新不同數(shù)據(jù)集漲點(diǎn)情況

目錄文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-499924.html

到了這里，關(guān)于Yolov5/Yolov7優(yōu)化：引入Soft-NMS并結(jié)合各個(gè)IOU變體GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、SIOU，進(jìn)一步提升密集遮擋場(chǎng)景檢測(cè)精度 ?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)！

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[YOLOv7/YOLOv5系列算法改進(jìn)NO.33]引入GAMAttention注意力機(jī)制
?前言：作為當(dāng)前先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)算法YOLOv7，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(duì)具體應(yīng)用場(chǎng)景下的檢測(cè)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(duì)YOLOv7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?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)或
2024年02月06日
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YOLOv5、YOLOv7改進(jìn)之二十九：引入Swin Transformer v2.0版本
?前言：作為當(dāng)前先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)算法YOLOv7，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(duì)具體應(yīng)用場(chǎng)景下的檢測(cè)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(duì)YOLOv7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?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)或
2024年02月05日
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漲點(diǎn)技巧：注意力機(jī)制---Yolov5/Yolov7引入BoTNet Transformer、MHSA
目錄 1. BoTNet（Bottleneck Transformer Network） 2.Yolov5/Yolov7加入BoTNet、MHSA 2.1 BoTNet、MHSA加入common.py中 ?2.3 BoTNet、MHSA加入yolo.py中 2.4修改?yolov5s_botnet.yaml 2.5 修改?yolov5s_mhsa.yaml UC伯克利，谷歌研究院(Ashish Vaswani, 大名鼎鼎的Transformer一作）論文：https://arxiv.org/abs/2101.11605 Github：https:
2023年04月23日
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魔改YOLOv5/YOLOv7高階版——改進(jìn)之結(jié)合解耦頭Decoupled_Detect
2024年02月02日
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?目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合?SOCA（單幅圖像超分辨率）
（一）前沿介紹論文題目：Second-order Attention Network for Single Image Super-Resolution 論文地址：CVPR19 超分辨率代碼地址：https://github.com/daitao/SAN 1.SOCA moudle結(jié)構(gòu)圖 2.相關(guān)實(shí)驗(yàn)結(jié)果（二）YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合?SOCA 1.配置common.py文件 2.配置yolo.py文件 3.配置yolov5/yolov7_SOCA moudle.yaml文件
2024年02月07日
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?目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合Criss-Cross Attention
論文題目： CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation 論文地址： https://arxiv.org/pdf/1811.11721.pdf 代碼地址：https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch 本文是ICCV2019的語義分割領(lǐng)域的文章，旨在解決long-range dependencies問題，提出了基于十字交叉注意力機(jī)制（Criss-Cross Attention）的模塊，利
2024年02月02日
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目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合Swin Transformer V2（漲點(diǎn)神器）
作者提出了將Swin Transformer縮放到30億個(gè)參數(shù)的技術(shù) ，并使其能夠使用高達(dá)1536×1536分辨率的圖像進(jìn)行訓(xùn)練。在很多方面達(dá)到了SOTA。目前，視覺模型尚未像NLP語言模型那樣被廣泛探索，部分原因是訓(xùn)練和應(yīng)用中的以下差異: （1）視覺模型通常在規(guī)模上面臨不穩(wěn)定性問題；（2）
2024年02月05日
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目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)結(jié)合新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子Involution（CVPR 2021）
2023年04月23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(cè)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(cè)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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目標(biāo)檢測(cè)算法——YOLOv5/YOLOv7改進(jìn)之結(jié)合?ASPP（空洞空間卷積池化金字塔）
首先要介紹 Atrous Convolution(空洞卷積) ，它是一種增加感受野的方法。空洞卷積和普通的卷積操作不同的地方在于卷積核中按照一定的規(guī)律插入了一些（rate-1）為零的值，使得感受野增加，而無需通過減小圖像大小來增加感受野。空洞空間卷積池化金字塔（Atrous Spatial Pyram
2023年04月15日
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