芒果改进目录一览|改进YOLOv5、YOLOv7等YOLO模型全系列目录
admin
2024-04-10 02:06:03
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芒果改进系列必读

🔥 博客内 的改进文章,内均包含多种模型改进方式,均适用于YOLOv5系列 以及 YOLOv7系列 改进(重点)!!!

🔥 专栏创新点教程 均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

🔥 对应专栏订阅的越早,就可以越早使用原创创新点去改进论文,抢先一步

其中均适用于基于 YOLOv5YOLOv7YOLOv7-tiny 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

以下内容改进,均原创来自 🌟CSDN芒果汁没有芒果


文章目录

          • 芒果改进系列必读
          • YOLO网络模型源代码训练推理教程解析
          • YOLO系列期刊创新点总结
          • 最新创新点改进<进阶> (推荐🌟🌟🌟🌟🌟)
            • 🏆目录
          • 最新创新点改进 (推荐🌟🌟🌟🌟)
            • 🏆目录
          • 注意力机制系列(CSDN芒果汁没有芒果 首发)
            • 🏆目录
          • 其他改进点博客教程
            • 🏆目录

YOLO网络模型源代码训练推理教程解析
  • 手把手调参最新 YOLOv7 模型 推理部分(一)🌟
  • 手把手调参最新 YOLOv7 模型 训练部分(二)🌟

YOLO系列期刊创新点总结
  • 💡🎈☁️:国庆假期浏览了几十篇YOLO改进英文期刊,总结改进创新的一些相同点(期刊创新点持续更新)

  • 💡🎈☁️:国庆假期看了一系列图像分割Unet、DeepLabv3+改进期刊论文,总结了一些改进创新的技巧

最新创新点改进<进阶> (推荐🌟🌟🌟🌟🌟)

以下内容只在CSDN芒果汁没有芒果博客专栏中(全网首发最新)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 YOLO+多种改进代码,以及给出思考点,主要是让大家快速进行网络模型改进。✅

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🔥🔥🔥

🏆目录
  • 💡🎈☁️:CSDN原创YOLO进阶目录 | 《芒果改进YOLO进阶指南》推荐!

  • 💡🎈☁️: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

  • 💡🎈☁️: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

  • 💡🎈☁️: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

  • 💡🎈☁️: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

Transformer 之 MobieViT 完整系列三个大版本 改进

包括MobileViTMobileViT v2 MobileViT v3

  • 💡🎈☁️: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: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

  • 💡🎈☁️:芒果改进YOLOv5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YOLOv5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YOLOv5系列: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

  • 💡🎈☁️:更新中

还在持续更新中!!!🚀🚀🚀

最新创新点改进 (推荐🌟🌟🌟🌟)

博主开源的YOLOAir算法库中没有集成的创新点,仅在下列博客中

🏆目录
  • 💡🎈☁️:CSDN独家全网首发专栏 | 《目标检测YOLO改进指南》改进涨点推荐!

  • 💡🎈☁️:改进YOLOv7系列:最新结合即插即用CA(Coordinate attention) 注意力机制(适用于YOLOv5),CVPR 2021 顶会助力分类检测涨点!

  • 💡🎈☁️:改进YOLOv7系列:首发最新结合Global Context Modeling结构(附YOLOv5改进),目标检测高效涨点

  • 💡🎈☁️:改进YOLOv7系列:首发最新结合多种X-Transformer结构新增小目标检测层,让YOLO目标检测任务中的小目标无处遁形

  • 💡🎈☁️:改进YOLOv7系列:结合Adaptively Spatial Feature Fusion自适应空间特征融合结构,提高特征尺度不变性

  • 💡🎈☁️:改进YOLOv5系列:首发结合最新Extended efficient Layer Aggregation Networks结构,高效的聚合网络设计,提升性能

  • 💡🎈☁️:改进YOLOv7系列:首发结合最新CSPNeXt主干结构(适用YOLOv7),高性能,低延时的单阶段目标检测器主干,通过COCO数据集验证高效涨点

  • 💡🎈☁️:改进YOLOv7系列:最新结合DO-DConv卷积、Slim范式提高性能涨点,打造高性能检测器

  • 💡🎈☁️:改进YOLOv7系列:结合最新即插即用的动态卷积ODConv,高效涨点

  • 💡🎈☁️:改进YOLOv7系列:首发结合最新Transformer视觉模型MOAT结构:交替移动卷积和注意力带来强大的Transformer视觉模型,超强的提升

  • 💡🎈☁️:改进YOLOv7系列:首发结合最新Centralized Feature Pyramid集中特征金字塔,通过COCO数据集验证强势涨点

  • 💡🎈☁️:改进YOLOv7系列:首发结合 RepLKNet 构建 最新 RepLKDeXt 结构|CVPR2022 超大卷积核, 越大越暴力,大到31x31, 涨点高效

  • 💡🎈☁️:改进YOLOv5系列:4.YOLOv5_最新MobileOne结构换Backbone修改,超轻量型架构,移动端仅需1ms推理!苹果最新移动端高效主干网络

  • 💡🎈☁️:改进YOLOv7系列:最新HorNet结合YOLOv7应用! | 新增 HorBc结构,多种搭配,即插即用 | Backbone主干、递归门控卷积的高效高阶空间交互

注意力机制系列(CSDN芒果汁没有芒果 首发)

(内容均为CSDN芒果汁没有芒果首发!!在别的地方看到的 都是源于此)

🏆目录
  • 改进YOLOv5, YOLOv7系列:1.YOLO超全注意力机制汇总 | S2A, SE,SimAM, SKA,ShA, SOCA, CA, CBAM, CrissCrossA, NAM, GAM等🌟(注意力机制汇总)

其他改进点博客教程
🏆目录
  • 💡🎈☁️:改进YOLOv5系列:结合ShuffleNet V2主干网络,高效CNN架构设计的实用指南

  • 💡🎈☁️:改进YOLOv7系列: 最新结合用于小目标的新CNN卷积构建块

  • 💡🎈☁️:改进YOLOv5系列:增加Swin-Transformer小目标检测头

  • 💡🎈☁️:改进YOLOv7系列:最新结合BoTNet Transformer结构,一种简单却功能强大的backbone,自注意力提高模型性能

  • 💡🎈☁️:改进YOLOv7系列:首发结合CotNet Transformer结构,指导动态注意力矩阵的学习,增强视觉表示能力。

  • 改进YOLOv5系列:29.YOLOv5 结合 极简又强大的RepVGG 重参数化模型结构🌟

  • 改进YOLOv7系列:28.YOLOv7 结合 Swin Transformer V2结构,Swin Transformer V2:通向视觉大模型之路🌟

  • 改进YOLOv5系列:27.YOLOv5 结合 Swin Transformer V2结构,Swin Transformer V2:通向视觉大模型之路🌟

  • 改进YOLOv7系列:26.CVPR2022. ConvNeXt结合YOLOv7 | 基于ConvNeXt结构 构建 CNeB 模块🌟

  • 改进YOLOv7系列:25.YOLOv7 加入RepVGG模型结构,重参数化 极简架构🌟

  • 改进YOLOv7系列:24.添加SimAM注意力机制🌟

  • 改进YOLOv7系列:23.YOLOv7添加CBAM注意力机制🌟

  • 改进YOLOv7系列:22.最新HorNet结合YOLOv7应用🌟

  • 改进YOLOv7系列:21.添加ShuffleAttention注意力机制🌟

  • 改进YOLO系列:4.YOLOv5_最新MobileOne结构换Backbone修改,超轻量型架构,移动端仅需1ms推理!苹果最新移动端高效主干网络🌟

  • 改进YOLO系列:10.最新HorNet结合YOLO应用首发! | 多种搭配,即插即用 | Backbone主干、递归门控卷积的高效高阶空间交互🌟

  • 改进YOLO系列:9.BoTNet Transformer结构的修改🌟

  • 改进YOLO系列:8.增加ACmix结构的修改,自注意力和卷积集成🌟

  • 改进YOLO系列:7.修改DIoU-NMS,SIoU-NMS,EIoU-NMS,CIoU-NMS,GIoU-NMS🌟

  • 改进YOLO系列:6.修改Soft-NMS,Soft-CIoUNMS,Soft-SIoUNMS🌟

  • 改进YOLO系列:5.CotNet Transformer结构的修改🌟

  • 改进YOLO系列:4.YOLOv5_最新MobileOne结构换Backbone修改🌟

  • 改进YOLO系列:3.Swin Transformer结构的修改🌟

  • 改进YOLO系列:2.PicoDet结构的修改🌟

  • 改进YOLO系列:1.多种注意力机制修改🌟

  • 改进YOLO系列:12.添加ShuffleAttention注意力机制🌟

  • 改进YOLO系列:13.添加CrissCrossAttention注意力机制🌟

  • 改进YOLO系列:14.添加S2-MLPv2注意力机制🌟

  • 改进YOLO系列:15.添加SimAM注意力机制🌟

  • 改进YOLO系列:16.添加SKAttention注意力机制🌟

  • 改进YOLO系列:17.添加NAMAttention注意力机制🌟

  • 改进YOLO系列:18.添加SOCA注意力机制🌟

  • 改进YOLO系列:18.添加CBAM注意力机制🌟

  • 改进YOLO系列:19.添加SEAttention注意力机制🌟

  • 改进YOLO系列:20.添加GAMAttention注意力机制🌟

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