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- 1芒果YOLOv7改进101：基于RepLKNet提出多种＜独家原创结构＞ReNLANRepLK, CPNRepLK, CSCRepLK, C2fRepLK等，即插即用，提升小目标检测
- 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
- 34芒果YOLOv7改进65：主干篇：首发最新改进结构：极简高效，改进升级版UniRepLKNet(博客内附源代码)，适用于图像识别，即插即用打破性能瓶颈
- 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
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- 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
- 40芒果YOLOv7改进59：PIoU损失函数篇：PIoU v2损失增强了专注于中等质量锚盒的能力，v1版本使用非单调聚焦机制更直接、更快的边界框回归损失