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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 | 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 | 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 | 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 | 损失函数篇 | QualityFocalLoss质量焦点损失(含代码 + 详细修改教程)
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)
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)
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 | 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 | 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)
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)
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)
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)
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)
YOLOv5性能评估指标->mAP、Precision、Recall、FPS、Confienc (讲解论文关注的主要指标)
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 | 2023卷积篇 | AKConv轻量级架构下的高效检测(既轻量又提点)
YOLOv5改进 | 注意力篇 | DiverseBranchBlock(DBB)多元分支模块(有效涨点)
YOLOv5改进 | 2023 | SCConv空间和通道重构卷积(精细化检测,又轻量又提点)
YOLOv5改进 | 2023注意力篇 | HAttention(HAT)超分辨率重建助力小目标检测 (全网首发)
YOLOv5改进 | 主干篇 | ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络
YOLOv5改进 | 主干篇 | SwinTransformer替换Backbone(附代码 + 详细修改步骤 +原理介绍)
YOLOv5改进 | 2023主干篇 | 利用RT-DETR特征提取网络PPHGNetV2改进YOLOv5(超级轻量化精度更高)
YOLOv8改进 | 融合改进篇 | BiFPN+ RepViT(教你如何融合改进机制)
YOLOv5改进 | 2023 | InnerIoU、InnerSIoU、InnerWIoU、FocusIoU等损失函数
YOLOv8改进 | 2023 | 将RT-DETR模型AIFI模块和Conv模块结合替换SPPF(全网独家改进)
YOLOv8改进 | 2023 | 给YOLOv8换个RT-DETR的检测头(重塑目标检测前沿技术)
YOLOv8改进 | 2023主干篇 | EfficientViT替换Backbone(高效的视觉变换网络)
YOLOv8改进 | 主干篇 | SwinTransformer替换Backbone(附代码 + 详细修改步骤 +原理介绍)
YOLOv8改进 | 2023注意力篇 | MLCA混合局部通道注意力(轻量化注意力机制)
YOLOv8改进 | 2023 | FocusedLinearAttention实现有效涨点
YOLOv8改进 | 卷积篇 |手把手教你添加动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution)
YOLOv8改进主干 -> ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络
YOLOv8改进 | 2023 | SPD-Conv空间深度转换卷积(高效空间编码技术)
YOLOv8改进 | Conv篇 | 轻量级下采样方法ContextGuided(大幅度涨点)
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 | 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)
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改进有效涨点系列->多位置替换可变形卷积(DCNv1、DCNv2、DCNv3)
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 | Conv篇 | 利用YOLO-MS的MSBlock轻量化网络结构(既轻量又长点)
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)
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
YOLOv5改进 | Conv篇 | 轻量级下采样方法ContextGuided(大幅度涨点)
YOLOv5改进 | 检测头篇 | CLLAHead分布式焦点损失检测头(全网独家首发)
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)
YOLOv5改进 | Neck篇 | 利用ASF-YOLO改进特征融合层(适用于分割和目标检测)
YOLOv8改进 | 2023 | FocalModulation替换SPPF(精度更高的空间金字塔池化)
YOLOv5改进 | 2023检测头篇 | 利用AFPN改进检测头适配YOLOv5版(全网独家创新)
YOLOv5改进 | 细节创新篇 | iAFF迭代注意力特征融合助力多目标细节涨点