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2024年02月

• 02.07 19:20:17
  发表了文章 2024-02-07 19:20:17

  YOLOv5改进 | Neck篇 | 2024.1最新MFDS-DETR的HS-FPN改进特征融合层（轻量化Neck、全网独家首发）

  YOLOv5改进 | Neck篇 | 2024.1最新MFDS-DETR的HS-FPN改进特征融合层（轻量化Neck、全网独家首发）
• 02.07 19:18:46
  发表了文章 2024-02-07 19:18:46

  YOLOv5改进 | 损失函数篇 | 更加聚焦的边界框损失Focaler-IoU | 二次创新Inner-FocalerIoU

  YOLOv5改进 | 损失函数篇 | 更加聚焦的边界框损失Focaler-IoU | 二次创新Inner-FocalerIoU
• 02.07 19:18:00
  发表了文章 2024-02-07 19:18:00

  YOLOv5改进 | 损失函数篇 | 最新ShapeIoU、InnerShapeIoU损失助力细节涨点

  YOLOv5改进 | 损失函数篇 | 最新ShapeIoU、InnerShapeIoU损失助力细节涨点
• 02.07 19:17:24
  发表了文章 2024-02-07 19:17:24

  YOLOv5改进 | 2023 | CARAFE提高精度的上采样方法（助力细节长点）

  YOLOv5改进 | 2023 | CARAFE提高精度的上采样方法（助力细节长点）
• 02.07 19:16:22
  发表了文章 2024-02-07 19:16:22

  YOLOv5改进 | 检测头篇 | 利用DBB重参数化模块魔改检测头实现暴力涨点 (附代码 + 详细修改教程)

  YOLOv5改进 | 检测头篇 | 利用DBB重参数化模块魔改检测头实现暴力涨点 (附代码 + 详细修改教程)
• 02.07 19:15:15
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  YOLOv5改进 | 主干篇 | 反向残差块网络EMO一种轻量级的CNN架构（附完整代码 + 修改教程）

  YOLOv5改进 | 主干篇 | 反向残差块网络EMO一种轻量级的CNN架构（附完整代码 + 修改教程）
• 02.07 19:14:29
  发表了文章 2024-02-07 19:14:29

  YOLOv5改进 | 主干篇 | 低照度图像增强网络SCINet改进黑暗目标检测（全网独家首发）

  YOLOv5改进 | 主干篇 | 低照度图像增强网络SCINet改进黑暗目标检测（全网独家首发）
• 02.07 19:13:51
  发表了文章 2024-02-07 19:13:51

  YOLOv5改进 | Conv篇 | 结合Dual思想利用HetConv创新一种全新轻量化结构CSPHet（参数量下降20W）

  YOLOv5改进 | Conv篇 | 结合Dual思想利用HetConv创新一种全新轻量化结构CSPHet（参数量下降20W）
• 02.07 19:13:02
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  YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用轻量化PartialConv提出一种全新的结构CSPPC (参数量下降约42W)

  YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用轻量化PartialConv提出一种全新的结构CSPPC (参数量下降约42W)
• 02.07 19:12:19
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  YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用DualConv二次创新C3提出一种轻量化结构（降低参数30W）

  YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用DualConv二次创新C3提出一种轻量化结构（降低参数30W）
• 02.07 19:11:37
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  YOLOv5改进 | Conv篇 | 在线重参数化卷积OREPA助力二次创新（提高推理速度 + FPS）

  YOLOv5改进 | Conv篇 | 在线重参数化卷积OREPA助力二次创新（提高推理速度 + FPS）
• 02.07 19:10:34
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  YOLOv8改进 | 损失函数篇 | 更加聚焦的边界框损失Focaler-IoU、InnerFocalerIoU（二次创新）

  YOLOv8改进 | 损失函数篇 | 更加聚焦的边界框损失Focaler-IoU、InnerFocalerIoU（二次创新）
• 02.07 19:09:33
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  YOLOv8改进 | 损失函数篇 | QualityFocalLoss质量焦点损失（含代码 + 详细修改教程）

  YOLOv8改进 | 损失函数篇 | QualityFocalLoss质量焦点损失（含代码 + 详细修改教程）
• 02.07 19:07:54
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  YOLOv8改进 | Neck篇 | 2024.1最新MFDS-DETR的HS-FPN改进特征融合层（降低100W参数，全网独家首发）

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• 02.07 19:06:37
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  YOLOv8改进 | 主干篇 | 反向残差块网络EMO一种轻量级的CNN架构（附完整代码 + 修改教程）

  YOLOv8改进 | 主干篇 | 反向残差块网络EMO一种轻量级的CNN架构（附完整代码 + 修改教程）
• 02.07 19:06:00
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  YOLOv8改进 | 主干篇 | 低照度图像增强网络SCINet改进黑暗目标检测（全网独家首发）

  YOLOv8改进 | 主干篇 | 低照度图像增强网络SCINet改进黑暗目标检测（全网独家首发）
• 02.07 19:05:22
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  YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用轻量化PartialConv提出一种全新的结构CSPPC (参数量下降约100W)

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• 02.07 19:04:44
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  YOLOv8改进 | Conv篇 | 结合Dual思想利用HetConv创新一种全新轻量化结构CSPHet（参数量下降70W）

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• 02.07 19:04:03
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  YOLOv8改进 | Conv篇 | 2024.1月最新成果可变形卷积DCNv4（适用检测、Seg、分类、Pose、OBB）

  YOLOv8改进 | Conv篇 | 2024.1月最新成果可变形卷积DCNv4（适用检测、Seg、分类、Pose、OBB）
• 02.07 19:03:21
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  YOLOv5改进 | 卷积篇 | 手把手教你添加动态蛇形卷积（管道结构检测适用于分割Seg）

  YOLOv5改进 | 卷积篇 | 手把手教你添加动态蛇形卷积（管道结构检测适用于分割Seg）
• 02.07 19:02:43
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  YOLOv5改进 | 注意力篇 | CGAttention实现级联群体注意力机制 (全网首发改进)

  YOLOv5改进 | 注意力篇 | CGAttention实现级联群体注意力机制 (全网首发改进)
• 02.07 19:02:03
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  YOLOv5改进 | 主干篇 | 低照度增强网络Retinexformer改进黑夜目标检测 （2023.11最新成果，全网独家首发）

  YOLOv5改进 | 主干篇 | 低照度增强网络Retinexformer改进黑夜目标检测 （2023.11最新成果，全网独家首发）
• 02.07 19:00:49
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  YOLOv5改进 | 主干篇 | 低照度增强网络PE-YOLO改进主干（改进暗光条件下的物体检测）

  YOLOv5改进 | 主干篇 | 低照度增强网络PE-YOLO改进主干（改进暗光条件下的物体检测）
• 02.07 18:58:44
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  YOLOv5改进 | 主干篇 | 12月最新成果UniRepLknet特征提取网络（附对比试验效果图）

  YOLOv5改进 | 主干篇 | 12月最新成果UniRepLknet特征提取网络（附对比试验效果图）

  
• 02.07 18:57:58
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  YOLOv5改进 | 主干篇 | 12月份最新成果TransNeXt特征提取网络（全网首发）

  YOLOv5改进 | 主干篇 | 12月份最新成果TransNeXt特征提取网络（全网首发）
• 02.07 18:56:17
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  YOLOv5改进 | 二次创新篇 | 升级版本Dyhead检测头替换DCNv3 实现完美升级(全网独家首发)

  YOLOv5改进 | 二次创新篇 | 升级版本Dyhead检测头替换DCNv3 实现完美升级(全网独家首发)
• 02.07 18:55:28
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  YOLOv5改进 | 损失函数篇 | SlideLoss、VFLoss分类损失函数助力细节涨点(全网最全)

  YOLOv5改进 | 损失函数篇 | SlideLoss、VFLoss分类损失函数助力细节涨点(全网最全)
• 02.07 18:54:55
  发表了文章 2024-02-07 18:54:55

  YOLOv5改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)

  YOLOv5改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)
• 02.07 18:53:57
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  YOLOv5改进 | 融合改进篇 | 轻量化CCFM + SENetv2进行融合改进涨点 (全网独家首发)

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• 02.07 18:52:46
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  YOLOv8改进 | Conv篇 | 在线重参数化卷积OREPA助力二次创新（提高推理速度 + FPS）

  YOLOv8改进 | Conv篇 | 在线重参数化卷积OREPA助力二次创新（提高推理速度 + FPS）
• 02.07 18:51:37
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  YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用YOLO-MS的MSBlock轻量化网络结构（既轻量又长点）

  YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用YOLO-MS的MSBlock轻量化网络结构（既轻量又长点）
• 02.07 18:49:27
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  YOLOv8改进有效涨点系列-＞多位置替换可变形卷积(DCNv1、DCNv2、DCNv3)

  YOLOv8改进有效涨点系列-＞多位置替换可变形卷积(DCNv1、DCNv2、DCNv3)
• 02.07 18:48:37
  发表了文章 2024-02-07 18:48:37

  YOLOv8改进 | 进阶实战篇 | 利用YOLOv8进行过线统计（可用于人 、车过线统计）

  YOLOv8改进 | 进阶实战篇 | 利用YOLOv8进行过线统计（可用于人 、车过线统计）
• 02.07 18:47:45
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  YOLOv8改进 | 进阶实战篇 | 利用YOLOv8进行视频划定区域目标统计计数

  YOLOv8改进 | 进阶实战篇 | 利用YOLOv8进行视频划定区域目标统计计数
• 02.07 18:44:13
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  YOLOv8改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)

  YOLOv8改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)
• 02.07 18:41:45
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  YOLOv8改进 | 融合改进篇 | 轻量化CCFM + SENetv2进行融合改进涨点 (全网独家首发)

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• 02.07 18:40:17
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  YOLOv8改进 | 细节涨点篇 | UNetv2提出的一种SDI多层次特征融合模块（分割高效涨点）

  YOLOv8改进 | 细节涨点篇 | UNetv2提出的一种SDI多层次特征融合模块（分割高效涨点）
• 02.07 18:39:25
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  YOLOv8改进 | 二次创新篇 | 升级版本Dyhead检测头替换DCNv3 实现完美升级(全网独家首发)

  YOLOv8改进 | 二次创新篇 | 升级版本Dyhead检测头替换DCNv3 实现完美升级(全网独家首发)
• 02.07 18:38:17
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  YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用DynamicHead增加辅助检测头针对性检测(四头版本)

  YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用DynamicHead增加辅助检测头针对性检测(四头版本)
• 02.07 18:37:49
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  YOLOv8改进 | 主干篇 | 低照度增强网络Retinexformer改进黑夜目标检测 （2023.11最新成果，独家首发）

  YOLOv8改进 | 主干篇 | 低照度增强网络Retinexformer改进黑夜目标检测 （2023.11最新成果，独家首发）
• 02.07 18:36:51
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  YOLOv8改进 | 主干篇 | 低照度增强网络PE-YOLO改进主干（改进暗光条件下的物体检测模型）

  YOLOv8改进 | 主干篇 | 低照度增强网络PE-YOLO改进主干（改进暗光条件下的物体检测模型）
• 02.07 18:35:38
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  YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientViT高效的特征提取网络完爆MobileNet系列(轻量化网络结构)

  YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientViT高效的特征提取网络完爆MobileNet系列(轻量化网络结构)
• 02.07 18:35:03
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  YOLOv8改进 | 主干篇 | 12月最新成果UniRepLknet特征提取网络（附对比试验效果图）

  YOLOv8改进 | 主干篇 | 12月最新成果UniRepLknet特征提取网络（附对比试验效果图）
• 02.07 18:31:42
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  YOLOv8改进 | 注意力篇 | 实现级联群体注意力机制CGAttention (全网首发)

  YOLOv8改进 | 注意力篇 | 实现级联群体注意力机制CGAttention (全网首发)
• 02.07 18:31:00
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  YOLOv5改进 | 检测头篇 | 增加辅助检测头利用AFPN改进Head（附详细修改教程）

  YOLOv5改进 | 检测头篇 | 增加辅助检测头利用AFPN改进Head（附详细修改教程）
• 02.07 18:30:23
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  YOLOv5改进 | 检测头篇 | DynamicHead支持检测和分割（不同于网上版本，全网首发）

  YOLOv5改进 | 检测头篇 | DynamicHead支持检测和分割（不同于网上版本，全网首发）
• 02.07 18:29:31
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  YOLOv5改进 | 检测头篇 | CLLAHead分布式焦点损失检测头（全网独家首发）

  YOLOv5改进 | 检测头篇 | CLLAHead分布式焦点损失检测头（全网独家首发）
• 02.07 18:29:08
  发表了文章 2024-02-07 18:29:08

  YOLOv5性能评估指标-＞mAP、Precision、Recall、FPS、Confienc (讲解论文关注的主要指标)

  YOLOv5性能评估指标-＞mAP、Precision、Recall、FPS、Confienc (讲解论文关注的主要指标)