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CSDN芒果独家原创YOLOv5改进、YOLOv7改进(适用YOLOv8改进)专栏 | 《芒果YOLO改进系列进阶指南》来自人工智能专家老师联袂推荐(芒果sdk)

编辑:rootadmin
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💡该教程为芒果改进YOLO进阶指南专栏,属于《芒果书》📚系列,包含大量的原创首发改进方式, 所有文章都是全网首发原创改进内容🚀

CSDN博客独家更新出品: 专栏详情🔎:芒果改进YOLO进阶指南

重点:有不少同学反应和我说已经在自己的数据集上有效涨点啦!! 🔥🔥🔥,包括COCO数据集也能涨点,而且网络结构都是首发原创更新的, 写的人不多✅

专栏内容有疑问的 可以主动私信我,(因为每天主动私信次数只有5次,所以没法一一私聊大家)✅

下面链接为《芒果改进YOLO进阶指南》专栏内容,还在持续更新中…✅

所以敲重点:专栏持续更新中✅

每篇博客 均为原创内容,内含理论部分 以及 多种改进全部源代码,以及给出思考点,主要是让大家快速进行网络模型改进。✅

⚠️ 未经允许,禁止 复制/洗稿/转载 等形式使用以下博客原创部分进行发文,违者必究. ⚠️ 未经允许,禁止 复制/洗稿/转载 等形式使用以下博客原创部分进行发文,违者必究.

重点:🌟进阶专栏内容持续更新中🎈☁️🏅️,订阅了该专栏的读者务必·私信博主·加·全新创新点进阶交流群· 群内不定时会发一些其他未公开的Tricks(部分在群内共享以及完善,务必私信博主加进阶交流群,订阅了的读者关注下)✅

专栏地址:芒果改进YOLO进阶指南

文章目录《芒果改进YOLO系列进阶指南》目录`人工智能专家老师`联袂推荐改进博客专栏一、核心重点:效果涨点二、专栏地址三、文章详细目录四、购买须知(必看)人工智能专家老师联袂推荐改进博客专栏

图中链接:芒果改进目录一览|改进YOLO模型全系列目录

一、核心重点:效果涨点

有上百名同学 反应和我说 已经在自己的数据集上或者或者公开数据集上有效涨点啦!! 🔥🔥🔥

包括COCO数据集也能涨点,网络模型改进,配置都是原创首发更新的,直接写论文,香爆了!!!

每个改进点均支持·改进YOLOv5及之前的模型、YOLOv7、YOLOv8、YOLOX、YOLOv6等主流模型·

二、专栏地址

本专栏为YOLO改进指南进阶专栏 ,均为全网独家首发内容,文章质量较高🔥🔥🔥

https://blog.csdn.net/qq_38668236/category_12078347.html

⚠️ 未经允许,禁止 任何复制/洗稿/转载 等形式使用以下文章的任何部分进行发文的行为,违者必究.

三、文章详细目录

其中均适用于基于 YOLOv5 、 YOLOv7 和 YOLOv7-tiny 、YOLOv8主流模型改进

标题为改进YOLOv5系列的 也适用于 YOLOv7 标题为改进YOLOv7系列 的 也适用于 YOLOv5

💡🎈☁️:芒果改进YOLOv5系列:首发更新|改进用于微小目标检测的Normalized Gaussian Wasserstein Distance,助力YOLOv5涨点,小目标检测的一种新的包围框相似度度量

💡🎈☁️:芒果改进YOLOv5系列:2023年最新论文出品|结合设计硬件感知神经网络设计的高效 Repvgg 式 ConvNet 网络结构 EfficientRep ,该网络结构效果SOTA,涨点利器

💡🎈☁️:芒果改进YOLOv7系列:独家首发更新|改进用于小目标检测的归一化高斯 Wasserstein Distance Loss,提升小目标检测的一种新的包围框相似度度量,助力YOLOv7涨点

💡🎈☁️:芒果改进YOLOv7系列:最新结合|2023年最新论文设计高效 RepFPN 结构,具有硬件感知神经网络设计 ,该网络结构表现强势

💡🎈☁️:芒果改进YOLOv5系列:首发使用最新Wise-IoU损失函数,具有动态聚焦机制的边界框回归损失,YOLO涨点神器,超越CIoU, SIoU性能,提出了BBR的基于注意力的损失WIoU函数

💡🎈☁️:芒果改进YOLOv7系列:超越ConvNeXt结构,原创结合Conv2Former改进结构,Transformer 风格的卷积网络视觉基线模型,高效涨点

💡🎈☁️:改进YOLOv5、YOLOv7系列:首发最新改进一种强大性能的全新架构(顶会2022), 该架构精度超越TPH-YOLOv5, 新范式高效涨点

💡🎈☁️:改进YOLOv5系列:NeurIPS顶会论文,模型无损涨点|首发最新改进广义焦点损失Generalized Focal Loss,将焦点损失从其离散形式推广到连续形式,以实现成功优化

💡🎈☁️:芒果改进YOLOv5系列:最新原创改进提出 v5-CReToNeXt 结构,基于阿里达摩院出品的DAMOYOLO核心网络模型进行改进,打造高性能检测器(上)

💡🎈☁️:改进YOLOv7系列:全网首发最新基于TOOD标签分配策略改进,提出变种ODRTA模型(适用YOLOv5改进),任务对齐学习TAL,刷新单阶段目标检测新纪录

CSDN芒果独家原创YOLOv5改进、YOLOv7改进(适用YOLOv8改进)专栏 | 《芒果YOLO改进系列进阶指南》来自人工智能专家老师联袂推荐(芒果sdk)

💡🎈☁️:芒果改进YOLOv5系列:原创结合Conv2Formers改进结构,Transformer 风格的卷积网络视觉基线模型,超越ConvNeXt结构

💡🎈☁️:改进YOLOv7系列:首发最新基于GFL损失函数,让模型无损涨点,NeurIPS 顶会论文

💡🎈☁️:芒果改进YOLOv7系列:结合最新Wise-IoU损失函数,涨点神器|超越CIoU, SIoU性能,助力YOLOv7模型涨点1.4%,最新目标检测的损失函数

💡🎈☁️:芒果改进YOLOv7系列:首发最新提出改进 CReToNeXt 结构,打造高性能检测器,基于阿里达摩院出品的DAMOYOLO核心网络模型(上)

💡🎈☁️:芒果改进YOLOv5系列:最新原创提出改进 QARepNeXt 结构,基于最新 QARepVGG 结构,美团提出的一种量化感知方法:再一次让 RepVGG 变得更好

💡🎈☁️:芒果改进YOLOv7、YOLOv7-Tiny系列:全网首发最新原创RepGhostNeXt结构,基于重参数化结构实现硬件高效的模块RepGhost, 打造全新YOLOv7检测器

💡🎈☁️:芒果改进YOLOv7系列:首发最新原创 ConXBv2 升级版结构,当MAE遇见YOLO卷积 高效涨点,最新版本使用 Masked Autoencoders 共同设计和缩放ConvNets

💡🎈☁️:芒果改进YOLOv7系列:首发结合最新 QARepVGG 升级Rep结构, 本文对其进行原创改进 QARepNeXt 结构,基于美团提出一种量化感知方法:再一次让 RepVGG 变得更好

💡🎈☁️:芒果改进YOLOv5系列:当MAE遇见卷积操作,全网最新原创 ConXBv2 升级版模型,高效涨点,最新论文版本使用 Masked Autoencoders 共同设计和缩放

💡🎈☁️:芒果改进YOLOv5系列:首发结合最新NIPS2022华为诺亚的GhostNetV2 架构:引入长距离注意力机制增强廉价操作,构建更强端侧轻量型骨干,打造高效轻量级检测器

💡🎈☁️:改进YOLOv7、YOLOv5系列:手把手最新结合多种类Loss,包括PolyLoss / VarifocalLoss / GeneralizedFLoss / QualityFLoss / DFL等

💡🎈☁️:芒果改进YOLOv5系列:全网首发最新原创打造RepGhostNeXt结构,基于重参数化结构,实现硬件高效的RepGhost模块、打造全新YOLOv5检测器

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💡🎈☁️:改进YOLOv7系列:全网首发Dense设计核心最新提出DenseOne密集网络(适用YOLOv5),从另一个视角改进YOLO目标检测模型,打造高性能检测器

MobieViT系列全部改进

💡🎈☁️:芒果改进YOLOv7系列:全网首发最新 MobileViTv3 系列最强版本(三)|轻量化Transformer视觉转换器,简单有效地融合了本地全局和输入特征

💡🎈☁️:芒果改进YOLOv7系列:全网首发最新苹果续作加强版 MobileViTv2 结构(二),提出移动视觉 Transformer 的可分离自注意力机制

💡🎈☁️:芒果改进YOLOv7系列:首发最新结合 ICLR2022 顶会|轻量通用的 MobileViT 结构 Transformer,轻量级、通用且移动友好的视觉转换器,MobileViT系列一

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💡🎈☁️:还在更新中

还在持续更新中!!!🚀🚀🚀

更新篇数不低于20篇

四、购买须知(必看)

官方要求:

购买须知本专栏为图文内容,最终完结不会低于15篇文章。✅ 订阅专栏,享有专栏所有文章阅读权限。✅ 本专栏为虚拟产品,一经付款概不退款,敬请谅解。✅

除了以上官方的规则以外,其他的 服务or规则 为博主提供的,博主具有最终解释权。✅

订阅之前注意看⚠️:

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