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YOLOv10模型结构🌟
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🎓— 基础篇— 🎓 1、目标检测：YOLOv10训练自己的数据集（从代码下载到实例测试）
2、YOLOv10目标检测模型性能评价指标详解，涉及混淆矩阵、F1-Score、IoU、mAP、参数量、计算量等，一文打尽所有评价指标
3、使用AutoDL训练YOLO等计算机视觉网络模型（AutoDL+Xftp+VS Code），附详细操作步骤
4、YOLOv10改进前必看 - YAML模型配置文件详细解读（再也不用担心通道数不匹配） 附网络结构图🌟
5、YOLOv10模型应用过程中的报错处理及疑问解答，涉及环境搭建、模型训练、模块改进、论文写作🌟
6、YOLOv10训练前的准备，将数据集划分成训练集、测试集验证集（附完整脚本及使用说明）🌟
7、【论文阅读】YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection🌟
8、YOLOv10改进入门篇 | 手把手讲解改进模块如何实现高效涨点，以SimAM注意力模块为例🌟
🎓论文写作 — 丰富工作量🎓 1、论文必备 - 绘制YOLOv10模型在训练过程中，精准率，召回率，mAP_0.5，mAP_0.5:0.95，以及各种损失的变化曲线
2、论文必备 - YOLOv10统计数据集中大、中、小目标数量，附完整代码和详细使用步骤🌟
3、论文必备 - YOLOv10输出模型每一层的耗时和GFLOPs，深入比较每一层模块的改进效果🌟
4、论文必备 - YOLOv10训练前一键扩充数据集，支持9种扩充方法，支持图像和标签同步扩充🌟
📈卷积层 — 发文常客📈 1、YOLOv10改进策略【卷积层】| CVPR-2023 部分卷积 PConv 轻量化卷积，降低内存占用
2、YOLOv10改进策略【卷积层】| CVPR-2024 PKI Module 获取多尺度纹理特征，适应尺度变化大的目标🌟
3、YOLOv10改进策略【卷积层】| CVPR-2023 SCConv 空间和通道重建卷积：即插即用，减少冗余计算并提升特征学习
4、YOLOv10改进策略【卷积层】| CGblock 内容引导网络 利用不同层次信息，提高多类别分类能力 （含二次创新）🌟
5、YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 LSK大核选择模块 包含二次独家创新🌟
6、YOLOv10改进策略【卷积层】| 利用MobileNetv4中的UIB、ExtraDW优化C2fCIB🌟
7、YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 引入Dynamic Snake Convolution动态蛇形卷积，改进C2fCIB🌟
8、YOLOv10改进策略【卷积层】| GnConv：一种通过门控卷积和递归设计来实现高效、可扩展、平移等变的高阶空间交互操作
9、YOLOv10改进策略【卷积层】| HWD，引入Haar小波变换到下采样模块中，减少信息丢失🌟
10、YOLOv10改进策略【卷积层】| SAConv 可切换的空洞卷积 二次创新C2fCIB
11、YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 SAFM 空间自适应特征调制模块 对 C2fCIB 、PSA 进行二次创新🌟
12、YOLOv10改进策略【卷积层】| AKConv： 具有任意采样形状和任意参数数量的卷积核
13、YOLOv10改进策略【卷积层】| NeurIPS-2022 ParNet 即插即用模块 含二次创新
14、YOLOv10改进策略【卷积层】| CVPR-2024 利用DynamicConv 动态卷积 结合C2fCIB进行二次创新,提高精度🌟
15、YOLOv10改进策略【卷积层】| 引入注意力卷积模块RFAConv，关注感受野空间特征 助力yolov10精度提升🌟
16、YOLOv10改进策略【卷积层】| SPD-Conv 针对小目标和低分辨率图像的检测任务🌟
17、YOLOv10改进策略【卷积层】| RCS-OSA 通道混洗的重参数化卷积 二次创新C2fCIB🌟
18、YOLOv10改进策略【卷积层】| CVPR-2021 多样分支块DBB，替换传统下采样Conv 并二次创新C2fCIB
19、YOLOv10改进策略【卷积层】| ECCV-2024 小波卷积WTConv 增大感受野，降低参数量计算量，独家创新助力涨点🌟
20、YOLOv10改进策略【卷积层】| 2024最新轻量级自适应提取模块 LAE 即插即用 保留局部信息和全局信息🌟
21、YOLOv10改进策略【卷积层】| CVPR-2020 Strip Pooling 空间池化模块 处理不规则形状的对象 含二次创新
🍀Backbone/主干网络🍀 1、YOLOv10改进策略【Backbone/主干网络】| 2023 U-Net V2 替换骨干网络，加强细节特征的提取和融合🌟
2、YOLOv10改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为：Swin Transformer，提高多尺度特征提取能力
3、YOLOv10改进策略【Backbone/主干网络】| ICLR-2023 替换骨干网络为：RevCol 一种新型神经网络设计范式🌟
4、YOLOv10改进策略【Backbone/主干网络】| CVPR 2024替换骨干网络为 UniRepLKNet，解决大核 ConvNets 难题🌟
5、YOLOv10改进策略【Backbone/主干网络】| CVPR 2024 替换骨干网络为 RMT，增强空间信息的感知能力🌟
6、YOLOv10改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为CVPR-2024 PKINet 获取多尺度纹理特征，适应尺度变化大的目标🌟
7、YOLOv10改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR ConvNeXt V2 （附网络详解和完整配置步骤）🌟
8、YOLOv10改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR LSKNet （附网络详解和完整配置步骤）🌟
🔥Conv和Transformer — 发文热点🔥 1、YOLOv10改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2023 BiFormer 稀疏自注意力，减少内存占用🌟
2、YOLOv10改进策略【Conv和Transformer】| 2024 AssemFormer 结合卷积与 Transformer 优势，弥补传统方法不足🌟
3、YOLOv10改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2021 Bottleneck Transformers 简单且高效的自注意力模块
4、YOLOv10改进策略【Conv和Transformer】| TPAMI-2024 Conv2Former 利用卷积调制操作和大核卷积简化自注意力机制，提高网络性能🌟
5、YOLOv10改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2024 Single-Head Self-Attention 单头自注意力🌟
6、YOLOv10改进策略【Conv和Transformer】| ACmix 卷积和自注意力的结合，充分发挥两者优势
7、YOLOv10改进策略【Conv和Transformer】| 上下文转换器CoT 结合静态和动态上下文信息的注意力机制 (含二次创新C2fCIB)
8、YOLOv10改进策略【Conv和Transformer】| GRSL-2024最新模块 卷积和自注意力融合模块 CAFM 减少图像中的噪声干扰🌟
9、YOLOv10改进策略【Conv和Transformer】| 2023 引入CloFormer中的Clo block 双分支结构，融合高频低频信息（二次创新PSA）🌟
10、YOLOv10改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2022 Deformable Attention Transformer 可变形注意力 动态关注目标区域🌟
11、YOLOv10改进策略【Conv和Transformer】| ICCV-2023 iRMB 倒置残差移动块 轻量化的注意力模块🌟
12、YOLOv10改进策略【Conv和Transformer】| ECCV-2024 Histogram Transformer 直方图自注意力 适用于噪声大，图像质量低的检测任务🌟
🔥YOLO和Mamba — 最新热点🔥 1、YOLOv10改进策略【YOLO和Mamba】| MLLA：Mamba-Like Linear Attention，融合Mamba设计优势的注意力机制🌟
2、YOLOv10改进策略【YOLO和Mamba】| 替换骨干 Mamba-YOLOv10-B !!! 最新的发文热点🌟
3、YOLOv10改进策略【YOLO和Mamba】| 替换骨干 Mamba-YOLOv10-T !!! 最新的发文热点🌟
4、YOLOv10改进策略【YOLO和Mamba】| 替换骨干 Mamba-YOLOv10-L !!! 最新的发文热点🌟
5、YOLOv10改进策略【YOLO和Mamba】| 2024 VM-UNet，高效的特征提取模块VSS block 二次创新提高精度🌟
🍀模型轻量化 — 加速推理🍀 1、YOLOv10改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 2024轻量化网络MoblieNetV4：移动生态系统的通用模型🌟
2、YOLOv10改进策略【模型轻量化】| MoblieNetV3：基于搜索技术和新颖架构设计的轻量型网络模型
3、YOLOv10改进策略【模型轻量化】| 替换轻量化骨干网络：ShuffleNet V1
4、YOLOv10改进策略【模型轻量化】| ShufflenetV2，通过通道划分构建高效网络🌟
5、YOLOv10改进策略【模型轻量化】| 使用 MoblieOne 模块，引入结构重参数化，提高模型检测效率🌟
6、YOLOv10改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 MobileViTv1高效的信息编码与融合模块，获取局部和全局信息🌟
7、YOLOv10改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V1 基于 Ghost Module 和 Ghost Bottlenecks的轻量化网络结构
8、YOLOv10改进策略【模型轻量化】| GhostNetV2：利用远距离注意力增强廉价操作🌟
9、YOLOv10改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 RepViT 轻量级的Vision Transformers架构🌟
10、YOLOv10改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2023 FasterNet 高效快速的部分卷积块🌟
11、YOLOv10改进策略【模型轻量化】| 替换华为的极简主义骨干网络：VanillaNet🌟
12、YOLOv10改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 ICCV 2023的EfficientViT 用于高分辨率密集预测的多尺度线性关注🌟
13、YOLOv10改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 StarNet，超级精简高效的轻量化模块🌟
14、YOLOv10改进策略【模型轻量化】| PP-LCNet：轻量级的CPU卷积神经网络
15、YOLOv10改进策略【模型轻量化】| EMO：ICCV 2023，结构简洁的轻量化自注意力模型🌟
16、YOLOv10改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V3 2024华为的重参数轻量化模型🌟
17、YOLOv10改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV2，含模型详解和完整配置步骤🌟
18、YOLOv10改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV1，用于移动视觉应用的高效卷积神经网络🌟
19、YOLOv10改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v2，加速训练，快速收敛🌟
20、YOLOv10改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV1，用于移动视觉应用的高效卷积神经网络🌟
📈注意力机制篇 — 发文必备📈 1、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| 引入Shuffle Attention注意力模块，增强特征图的语义表示
2、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| 添加SE、CBAM、ECA、CA、Swin Transformer等注意力和多头注意力机制
3、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| ICML-2021 引入SimAM注意力模块（一个简单的，无参数的卷积神经网络注意模块）🌟
4、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| 2024 蒙特卡罗注意力（MCAttn）模块，提高小目标的关注度🌟
5、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| 引入MobileNetv4中的Mobile MQA，轻量化注意力模块 提高模型效率🌟
6、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| GAM全局注意力机制： 保留信息以增强通道与空间的相互作用
7、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| 2023 MCAttention 多尺度交叉轴注意力 获取多尺度特征和全局上下文信息🌟
8、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| 2024 SCSA-CBAM 空间和通道的协同注意模块（含二次创新）🌟
9、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| CVPR2024 CAA上下文锚点注意力机制🌟
10、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| 2024 SCI TOP FCAttention 即插即用注意力模块，增强局部和全局特征信息交互🌟
11、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖
12、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| NAM 即插即用模块，重新优化通道和空间注意力
13、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| WACV-2024 D-LKA 可变形的大核注意 针对大尺度、不规则的目标图像🌟
14、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| Large Separable Kernel Attention (LSKA) 大核可分离卷积注意力 二次创新PSA、C2fCIB🌟
15、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| CVPR-2023 FSAS 基于频域的自注意力求解器 结合频域计算和卷积操作 降低噪声影响🌟
16、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| CVPRW-2024 分层互补注意力混合层 H-RAMi 针对低质量图像的特征提取模块🌟
17、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| SENet V2 优化SE注意力机制，聚合通道和全局信息🌟
18、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| Mixed Local Channel Attention (MLCA) 融合通道、空间、局部和全局信息的新型注意力
19、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| ICLR2023 高效计算与全局局部信息融合的 Sea_Attention 模块（含PSA二次创新）🌟
20、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| ICCV2023 聚焦线性注意力模块 Focused Linear Attention 聚焦能力与特征多样性双重提升，含二次创新🌟
21、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| WACV-2021 Triplet Attention 三重注意力模块 - 跨维度交互注意力机制优化
22、YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| 2024 PPA 并行补丁感知注意模块，提高小目标关注度🌟
🚀损失函数篇🚀 1、YOLOv10改进策略【损失函数篇】| 利用MPDIoU，加强边界框回归的准确性
2、YOLOv10改进策略【损失函数篇】| Slide Loss，解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题🌟
3、YOLOv10改进策略【损失函数篇】| 替换激活函数为Mish、PReLU、Hardswish、LeakyReLU、ReLU6
4、YOLOv10改进策略【损失函数篇】| 通过辅助边界框计算IoU提升检测效果(Inner_GIoU、Inner_DIoU、Inner_CIoU、Inner_EIoU、Inner_SIoU)
5、YOLOv10改进策略【损失函数篇】| Shape-IoU：考虑边界框形状和尺度的更精确度量
6、YOLOv10改进策略【损失函数篇】| 2024 引进Focaler-IoU损失函数 加强边界框回归 (Focaler-DIoU、Focaler-GIoU、Focaler-CIoU)
7、YOLOv10改进策略【损失函数篇】| NWD损失函数，提高小目标检测精度🌟
8、YOLOv10改进策略【损失函数篇】| 引入Soft-NMS，提升密集遮挡场景检测精度，包括GIoU-NMS、DIoU-NMS、CIoU-NMS、SIoU-NMS、 EIou-NMS🌟
9、YOLOv10改进策略【损失函数篇】| 将激活函数替换为带有注意力机制的激活函数 ARelu🌟
10、YOLOv10改进策略【损失函数篇】| WIoU v3：针对低质量样本的边界框回归损失函数🌟
🚀Neck — 加强特征融合🚀 1、YOLOv10改进策略【Neck】| ECCV-2024 RCM 矩形自校准模块 优化颈部网络🌟
2、YOLOv10改进策略【Neck】| GSConv+Slim Neck：混合深度可分离卷积和标准卷积的轻量化网络设计🌟
3、YOLOv10改进策略【Neck】| BiFPN：双向特征金字塔网络-跨尺度连接和加权特征融合🌟
4、YOLOv10改进策略【Neck】| 使用CARAFE轻量级通用上采样算子
5、YOLOv10改进策略【Neck】| ASF-YOLO 注意力尺度序列融合模块改进颈部网络，提高小目标检测精度🌟
6、YOLOv10改进策略【Neck】| GFPN 超越BiFPN 通过跳层连接和跨尺度连接改进v10颈部网络🌟
7、YOLOv10改进策略【Neck】| 2023 显式视觉中心EVC 优化特征提取金字塔，对密集预测任务非常有效🌟
8、YOLOv10改进策略【Neck】| 有效且轻量的动态上采样算子：DySample
9、YOLOv10改进策略【Neck】| TPAMI 2024 FreqFusion 频域感知特征融合模块 解决密集图像预测问题🌟
10、YOLOv10改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力🌟
11、YOLOv10改进策略【Neck】| HS-FPN：高级筛选特征融合金字塔，加强细微特征的检测🌟
12、YOLOv10改进策略【Neck】| 替换RT-DETR中的CCFF跨尺度特征融合颈部结构，优化计算瓶颈与冗余问题🌟
13、YOLOv10改进策略【Neck】| PRCV 2023，SBA（Selective Boundary Aggregation）：特征融合模块，描绘物体轮廓重新校准物体位置，解决边界模糊问题🌟
14、YOLOv10改进策略【Neck】| ArXiv 2023，基于U - Net v2中的的高效特征融合模块：SDI（Semantics and Detail Infusion）🌟
🚀Head/检测头🚀 1、YOLOv10改进策略【Head】| 引入RT-DETR中的RTDETRDecoder，替换检测头🌟
2、YOLOv10改进策略【Head】| 增加针对 大目标 的检测层 （四个检测头）🌟
3、YOLOv10改进策略【Head】| 结合CVPR-2024 中的DynamicConv 动态卷积 改进检测头, 优化模型（独家改进）🌟
🚀SPPF/空间金字塔池化🚀 1、YOLOv10改进策略【SPPF】| SimSPPF，简化空间金字塔池化设计，提高计算效率
2、YOLOv10改进策略【SPPF】| AIFI : 基于Transformer的尺度内特征交互，在降低计算成本的同时提高模型的性能
3、YOLOv10改进策略【SPPF】| NeuralPS-2022 Focal Modulation : 使用焦点调制模块优化空间金字塔池化SPPF🌟
🚀特殊场景 — 小目标改进🚀 1、YOLOv10改进策略【小目标改进】| ASF-YOLO 注意力尺度序列融合模块改进颈部网络，提高小目标检测精度🌟
2、YOLOv10改进策略【小目标改进】| NWD损失函数，提高小目标检测精度🌟
3、YOLOv10改进策略【小目标改进】| 2024 蒙特卡罗注意力（MCAttn）模块，提高小目标的关注度🌟
4、YOLOv10改进策略【小目标改进】| 2024 PPA 并行补丁感知注意模块，提高小目标关注度🌟
5、YOLOv10改进策略【小目标改进】| SPD-Conv 针对小目标和低分辨率图像的检测任务🌟
6、YOLOv10改进策略【小目标改进】| 添加专用于小目标的检测层 附YOLOv1~YOLOv11的检测头变化详解🌟
7、YOLOv10改进策略【小目标改进】| 2024-TOP 自适应阈值焦点损失（ATFL）提升对小目标的检测能力🌟
8、YOLOv10改进策略【小目标改进】| Shape-NWD：融合改进，结合Shape-IoU和NWD 更好地适应小目标特性🌟
9、YOLOv10改进策略【小目标改进】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力🌟
