芒果YOLOv7原创改进
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UltralyticsPro作者,YOLOv8项目Contributor,算法工程师, 原创专栏YOLOv8、YOLOv9、YOLOv5、YOLOv7改进通用.持续更新中.包含<改进代码和改进教程> 认准官方CSDN芒果专栏, 订阅专栏的读者可以私信博主加群,咨询可添加QQ:2434798737
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- 2芒果YOLOv7改进100:基于QARep提出多种<独家原创结构>:ReNLANQARep, QARep, CSCQARep, C3QARep, C2fQARep等,即插即用提升小目标检测
- 3芒果YOLOv7改进96:检测头篇DynamicHead动态检测头:即插即用|DynamicHead检测头,尺度感知、空间感知、任务感知
- 4芒果YOLOv7改进95:即插即用 | 提出多种原创结构CPNConvNeXtv2, CSCConvv2, ReNLANConvv2, C3_Conv2等,基于ConvNeXtv2,提升小目标检测
- 5芒果YOLOv7改进94:即插即用 | 提出多种原创结构CSCBiF, ReNLANBiF, CPNBiF, C3_Biformer, C2f_Biformer,基于BiFormer,提升小目标检测
- 6芒果YOLOv7改进93:提出多种<独家原创结构>CSCMVBv3,ReNLANMVBv3,CPNMVBv3, C2fMVBv3等,基于MobileViTv3,即插即用,提升小目标检测
- 7芒果YOLOv7改进92:基于MobileViTv2提出多种<独家原创结构>ReNLANMVBv2, CPNMVBv2, CSCMVBv2, C2fMVBv2等,即插即用,提升小目标检测
- 8芒果YOLOv7改进91:提出多种<独家原创结构>ReNLANMVB, CPNMVB, CSCMVB, C3MVB, C2fMVB等,基于MobileViT结构,即插即用,提升小目标检测
- 9芒果YOLOv7改进90:标签分配策略篇之TAL:最新基于Task-aligned Assignment任务对齐学习TAL提出新的模型(内附代码), 独家改进TOOD分配策略,刷新单阶段目标检测新纪录
- 10芒果YOLOv7改进89:卷积SPConv篇,即插即用,FLOPs 和参数急剧下降,去除特征图中的冗余,,提升小目标检测
- 11芒果YOLOv7改进88:上采样篇,即插即用,上采样CARAFE:顶会ICCV出品,轻量级通用上采样算子,只引入很少的参数量和计算代价
- 12芒果YOLOv7改进87:主干篇:借鉴YOLO-MS论文SOTA核心结构,针对YOLOv7结构专门改进升级版,即插即用打破性能瓶颈
- 13芒果YOLOv7改进86:主干篇:改进最新主干系列BiFormer:顶会CVPR2023即插即用,小目标检测涨点必备,首发原创改进,基于动态查询感知的稀疏注意力机制、构建高效金字塔网络架构
- 14芒果YOLOv7改进85:上采样Dysample:顶会ICCV2023,轻量级图像增采样器,通过学习采样来学习上采样,计算资源需求小,加强YOLOv7算法的检测
- 15芒果YOLOv7改进84:DenseNet主干篇:全网首发Dense设计核心最新提出DenseOne密集网络(内附代码),从另一个视角改进YOLO目标检测模型,打造高性能检测器
- 16芒果YOLOv7改进83:损失函数Loss篇:首发手把手最新结合多种类Loss(内附代码),包括PolyLoss / VarifocalLoss / GFL / QualityFLoss / FL等
- 17芒果YOLOv7改进82:Loss篇:改进最新MPDIoU损失函数(23年7月首发论文):论文实测YOLOv7模型涨点,超越现有多种G/D/C/EIoU,高效准确的边界框回归的损失
- 18芒果YOLOv7改进81:主干篇:改进主干EfficientNetV2升级版:更小的模型和更快的训练,并对EfficientNetV2进行原创改进,模型高效提升
- 19芒果YOLOv7改进80:标签分配策略篇:使用NanoDet动态标签分配策略,同时集成Generalized Focal Loss损失,进行模型轻量化,来打造新颖YOLOv7检测器
- 20芒果YOLOv7改进79:主干篇:顶会ICCV2023|原创改进EMO 结合 Attention 重新思考移动端小模型中的基本模块,YOLO系列高效涨点
- 21芒果YOLOv7改进78:检测头篇:独家最新改进《全网无重复》感知聚合SERDetect检测头:高效涨点,即插即用|检测头新颖改进
- 22芒果YOLOv7改进77:全新Inner-IoU损失函数篇:全网首发|2023年11月最新论文|扩展到其他Inner-SIoU等主流损失函数,带辅助边界框的损失
- 23芒果YOLOv7改进76:Neck篇:新颖Scale-sequence-feature-fusion尺度序列特征融合结构,有效地利用所有金字塔特征图之间的相关性,即插即用提升精度性能
- 24芒果YOLOv7改进75:主干篇:YOLOv7 加入RepVGG模型结构,重参数化 极简架构
- 25芒果YOLOv7改进74:主干篇:改进主干EfficientNet模型:重新思考卷积神经网络的模型扩展,YOLOv7提升性能
- 26芒果YOLOv7改进73:标签分配策略篇:【ATSS】全新改进标签分配:自适应训练样本选择Adaptive Training Sample Selection策略
- 27芒果YOLOv7改进72:主干篇:最新重参数化结构RepVB 顶会2023 二次改进升级版,最新开源移动端网络架构,速度贼快
- 28芒果YOLOv7改进71:Neck篇:改进原创 HFAMPAN 结构,信息高阶特征对齐融合和注入,全局融合多级特征,将全局信息注入更高级别
- 29芒果YOLOv7改进70:Neck篇:最新RepNCSPFPN特征融合和金字塔结构 【二】 来源于YOLOv9的最新结构,广义的高效层聚合融合网络GELAN,同时考虑该网络考虑了轻量级、推理速度
- 30芒果YOLOv7改进69:主干篇:改进最新Generalized ELAN核心结构 GELAN【一】 并进行适应性缩放大小,广义的高效层聚合网络GELAN,同时考虑该网络考虑了轻量级、推理速度
- 31芒果YOLOv7改进68:主干篇:改进新颖的YOLO架构,将特征级联和计算效率相结合,以提取更丰富的信息并减少时间消耗,基于通道Shuffle的重参数化卷积
- 32芒果YOLOv7改进67:Loss篇:改进损失函数,设计具有自适应阈值的 Slide 权重函数,使模型在训练期间更加关注硬样本
- 33芒果YOLOv7改进66:主干篇:改进PAN结构:Lowlevel Feature Alignment,集图片信息特征对齐、融合和注入于一体,增强模型对不同尺寸物体的检测能力
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- 35芒果YOLOv7改进64:主干篇:在D-LKA结构的基础上进行多种改进结构,同时拥有Attention和大卷积核的能力,高效改进
- 36芒果YOLOv7改进63:Neck篇:独家新颖Neck:RepBiPAN结构升级版,为YOLOv7打造全新特征融合方式,增强小目标定位精度
- 37芒果YOLOv7改进62:卷积篇:改进芒果首发:24年最新论文Shift-ConvNets:稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果,来打造新颖YOLOv7检测器
- 38芒果YOLOv7改进61:主干篇:改进DCNv3结构:即插即用|使用纯pytorch代码实现,不需要CUDA编译,并针对YOLOv7专门优化模块,基于可变形卷积的超强变种
- 39芒果YOLOv7改进60:主干篇:改进DCNv1、DCNv2结构:可变形卷积网络Deformable Convolutional Networks,以及改进的深度和跨网络以及网络规模学习
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