改进YOLOv5系列：首发结合最新Extended efficient Layer Aggregation Networks结构，高效的聚合网络设计，提升性能

Posted 2022-11-10 芒果汁没有芒果

• 以上是关于改进YOLOv5系列：首发结合最新Extended efficient Layer Aggregation Networks结构，高效的聚合网络设计，提升性能的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

  改进YOLOv5YOLOv7v7-Tiny系列：首发结合 RepLKNet 构建 最新 RepLKDeXt 结构｜CVPR2022 超大卷积核, 越大越暴力,大到31x31, 涨点高效

  改进YOLOv5系列：首发结合最新CSPNeXt主干结构(适用YOLOv7)，高性能，低延时的单阶段目标检测器主干，通过COCO数据集验证高效涨点

  YOLOv7YOLOv5改进多种检测解耦头系列｜即插即用：首发最新更新超多种高精度&轻量化解耦检测头（最新检测头改进集合），内含多种检测头/解耦头改进，高效涨点

  YOLOv7改进之损失函数EfficiCIoU-Loss：独家首发最新｜结合EfficiCIoULoss损失函数(适用于YOLOv5)，新的增强预测帧调整并加快帧回归率，加快网络模型收敛

  YOLOv5/v7/v8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，打造高精度检测器

  芒果改进YOLOv5系列：首发使用最新Wise-IoU损失函数，具有动态聚焦机制的边界框回归损失，YOLO涨点神器，超越CIoU, SIoU性能，提出了BBR的基于注意力的损失WIoU函数