Github地址：https://github.com/jizhishutong/YOLOU
YOLOU是一个集成YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOX以及YOLOR的YOLO系列目标检测算法库，对于轻量化目标检测同时也集成了YOLOv3-Tiny、YOLOv4-Tiny、YOLO-Fastest V2、FastestDet、YOLOv5-Lite以及YOLOX-Lite。
对于实际工程和遇到的问题也会进行一定实践经验的植入，诸如针对小目标检测问题集成了YOLOv5的改进版本——YOLOv5-SPD模型，以及解决域迁移问题的LF-YOLO模型等等。
为了方便大家能够产学研相结合，能够讲有用的思想和改进落地，这里也会进行实际落地的集成，目前已经开源的模型均可一键转换到ONNX文件进行各个推理框架的部署，目前在测试阶段的有TensorRT、NCNN、OpenVINO以及Tengine推理框架，近期均会开源。
为了大家在实际使用中能够尽可能实现自己的想法，YOLOU还集成了众多注意力模块以及困难任务的模型模块。目前支持和即将支持的模块如下：
对于实际过程落地问题所集成的模块
- 小目标问题模块：SPD-Conv、TPH-YOLO、YOLO-SlimNeck、NWD-Base Metric、YOLO-SAHI（测试完成）
- 域迁移问题模块：YOLO-SA、DAYOLO（测试完成）
- 恶劣天气问题模块：LF-YOLO（测试完成）
针对注意力模块
- Self Attention
- Involution
- CARAFE
- Bottleneck Transformer
- SK Attention
- CBAM Attention
- SE Attention
- Coordinate attention
- Channel Attention Module
- Spatial Attention Module
- Coordinate attention
- GAM Attention
- Global Window Attention
- SwinTransformer Block
- 等等
空间金字塔池化结构
- SPP
- SPPF
- ASPP
- RFB
- SPPCSPC
- GhostSPPCSPC
- SPP_FastestDet
- 等等
对于重参结构
这里不仅仅支持离线架构重参，还支持在线结构化重参：
- RepVGG
- DBB
- ACNet
- OREPA
- DyReP
- 等等
