芒果汁没有芒果:CSDN认证博客专家
博客地址：https://blog.csdn.net/qq_38668236
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芒果改进YOLOv7系列：首发改进特征融合网络BiFPN结构，融合更多有效特征
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
改进YOLOv7-Tiny系列：首发改进结合BiFPN结构的特征融合网络，网络融合更多有效特征，高效涨点
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
芒果改进目录一览｜改进YOLOv5YOLOv7等YOLO模型全系列目录
芒果改进YOLOv7系列：全网首发最新 MobileViTv3 系列最强改进版本｜轻量化Transformer视觉转换器，简单有效地融合了本地全局和输入特征，高效涨点
国庆假期浏览了几十篇YOLO改进英文期刊，总结改进创新的一些相同点(期刊创新点持续更新)
改进YOLOv5系列：4.YOLOv5_最新MobileOne结构换Backbone修改，超轻量型架构，移动端仅需1ms推理！苹果最新移动端高效主干网络
芒果改进YOLOv5系列：FocalLoss结合变种IoU套装：包含Focal-EIoU｜Focal-SIoU｜Focal-CIoU｜Focal-GIoUDIoU等，实测 YOLOv5 模型高效涨点
改进YOLOv5系列：增加Swin-Transformer小目标检测头
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
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
芒果改进YOLOv7系列：全网首发最新 ICLR2022 顶会|轻量通用的MobileViT结构Transformer，轻量级通用且移动友好的视觉转换器，高效涨点
改进YOLOv5系列：10.最新HorNet结合YOLO应用首发！ | ECCV2022出品，多种搭配，即插即用 | Backbone主干递归门控卷积的高效高阶空间交互
改进YOLOv5系列：8.增加ACmix结构的修改,自注意力和卷积集成
芒果改进YOLOv5系列：FocalLoss结合变种IoU套装：包含Focal-EIoU｜Focal-SIoU｜Focal-CIoU｜Focal-GIoUDIoU等，实测 YOLOv5 模型高效涨点
芒果改进YOLOv5系列：2023年最新论文出品｜结合设计硬件感知神经网络设计的高效 Repvgg 式 ConvNet 网络结构 EfficientRep ，该网络结构效果SOTA，涨点利器
改进YOLOv7系列：首发最新结合多种X-Transformer结构新增小目标检测层，让YOLO目标检测任务中的小目标无处遁形
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
CSDN独家原创《芒果YOLO改进高阶指南》适用YOLOv5YOLOv7YOLOv8等改进专栏，来自人工智能专家唐宇迪老师联袂推荐
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
全网独家首发｜极致版YOLOv7改进大提升（推荐）网络配置文件仅24层！更清晰更方便更快的改进YOLOv7网络模型
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
YOLOv7YOLOv5改进之打印热力图可视化：适用于自定义模型，丰富实验数据
SCI期刊写作必备：代码｜手把手绘制目标检测领域YOLO论文常见的性能对比折线图，一键生成YOLOv7等主流论文同款图表，包含多种不同功能风格对比图表
YOLOv5改进YOLOv7改进IoU损失函数：YOLOv7涨点Trick，改进添加SIoU损失函数EIoU损失函数GIoU损失函数α-IoU损失函数
改进YOLOv7系列：最新结合即插即用CA(Coordinate attention) 注意力机制(适用于YOLOv5)，CVPR 2021 顶会助力分类检测涨点！
最新｜全新风格原创YOLOv7YOLOv5和YOLOX网络结构解析图
YOLOv5改进YOLOv7改进｜YOLO改进超过50种注意力机制，全篇共计30万字（内附改进源代码），原创改进50种Attention注意力机制和Transformer自注意力机制