CSDN独家全网首发专栏 | 《目标检测YOLO改进指南》改进涨点推荐，人工智能专家老师联袂推荐
《目标检测YOLO改进指南》目录
本目录为目标检测YOLO改进指南专栏目录 ，均为全网独家首发。
💡🎈☁️ CSDN独家全网首发专栏 | 《目标检测YOLO改进指南》改进涨点推荐！
重点：
使用专栏博文提供的YOLOv5、YOLOv7等结合 Centralized集中特征金字塔、RepLKDeXt结构、ODConv结构、DOD结构、CSPNeXt结构、v7trans小目标检测层等提供的🏆合理构建搭配
这几天均有不少同学反应和我说已经在自己的数据集上有效涨点啦！！ 🔥🔥🔥
包括COCO数据集也能涨点，这真的很香啊！！而且配置都是首发更新的, 写的人不多
专栏内容有疑问的 可以主动私信我，(因为每天主动私信次数只有5次，所以没法一一私聊大家)看到了会回
下面链接为《目标检测YOLO改进指南》专栏内容，还在持续更新中，（没有明确说明完结了，那就是还在更新的状态）
所以敲重点：专栏还是持续更新中的状态
部分博客还要更新完善（规划是每周2-3篇，一些超前放出来了，所以后续完善）
文章目录
- 《目标检测YOLO改进指南》目录
- 一、专栏地址
- 二、文章详细目录
- 三、购买须知(必看)
- 四、涨点例子
一、专栏地址
本专栏为YOLO改进指南专栏 ，均为全网独家首发，文章质量较高🔥🔥🔥
https://blog.csdn.net/qq_38668236/category_12042244.html
二、文章详细目录
其中均适用于基于 YOLOv5 和 YOLOv7 的2个主流模型改进
- 标题为
改进YOLOv5系列的 也适用于YOLOv7 - 标题为
改进YOLOv7系列的 也适用于YOLOv5
数据集涨点博文！！！
- 💡🎈☁️：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YOLOv7系列：结合Adaptively Spatial Feature Fusion自适应空间特征融合结构，提高特征尺度不变性
- 💡🎈☁️：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
- 💡🎈☁️：改进YOLOv7系列：最新结合DO-DConv卷积、Slim范式提高性能涨点，打造高性能检测器
- 💡🎈☁️：改进YOLOv5系列：30.结合最新即插即用的动态卷积ODConv
- 💡🎈☁️：改进YOLOv7系列：首发结合最新Transformer视觉模型MOAT结构：交替移动卷积和注意力带来强大的Transformer视觉模型，超强的提升
- 💡🎈☁️：改进YOLOv7系列：首发结合最新Centralized Feature Pyramid集中特征金字塔，通过COCO数据集验证强势涨点
- 💡🎈☁️：改进YOLOv5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：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
- 💡🎈☁️：改进YOLOv7系列：最新HorNet结合YOLOv7应用！ | 新增 HorBc结构，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：6.修改Soft-NMS,Soft-CIoUNMS,Soft-SIoUNMS,Soft-DIoUNMS,Soft-EIoUNMS,Soft-GIoUNMS…
- 💡🎈☁️：改进YOLOv5系列：7.改进DIoU-NMS,SIoU-NMS,EIoU-NMS,CIoU-NMS,GIoU-NMS
- 💡🎈☁️：改进YOLOv7系列：YOLOv7_最新MobileOne重参数化结构，苹果最新移动端高效Backbone主干网络模型，超轻量型架构
- 💡🎈☁️：改进YOLOv5系列：最新HorNet结合YOLOv5应用！ | 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，新增 HorBc结构
还在持续更新中！！！🚀🚀🚀
三、购买须知(必看)
官方要求：
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四、涨点例子
这几天均有不少同学反应和我说已经在自己的数据集上有效涨点啦！！ 🔥🔥🔥
包括COCO数据集也能涨点，配置都是首发更新的。
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