CSDN独家《芒果YOLO改进高阶指南》适用YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等改进专栏，来自人工智能专家老师联袂推荐-Toy模板网

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《芒果改进YOLO系列高阶指南》目录

💡该教程为芒果改进YOLO进阶指南专栏，属于《芒果书》📚系列，包含大量的原创首发改进方式, 所有文章都是全网首发原创改进内容🚀

CSDN独家《芒果YOLO改进高阶指南》适用YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等改进专栏，来自人工智能专家老师联袂推荐

💡🎈☁️：[CSDN原创《芒果改进YOLO高阶指南》推荐！]
CSDN博客独家更新出品：专栏详情🔎：芒果改进YOLO高阶指南🌟🌟🌟🌟🌟

重点：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，而且网络结构都是首发原创更新的, 写的人不多✅

专栏地址：专栏详情🔎：芒果改进YOLO高阶指南

人工智能专家老师联袂推荐改进博客专栏

一、核心重点：效果涨点

有上百名同学反应和我说已经在自己的数据集上或者或者公开数据集上有效涨点啦！！ 🔥🔥🔥

包括COCO数据集也能涨点，网络模型改进，配置都是原创首发更新的，直接写论文，香爆了！！！

每个改进点均支持·改进YOLOv5及之前的模型、YOLOv7、YOLOv8、YOLOX、YOLOv6等主流模型·

二、专栏地址

本专栏为YOLO改进指南进阶专栏` ，均为全网独家首发内容，文章质量较高🔥🔥🔥

https://blog.csdn.net/qq_38668236/category_12232483.html

三、文章详细目录

《芒果改进YOLO高阶指南》推荐

💡🎈☁️：YOLOv8改进AFPN：改进用于目标检测的渐近特征金字塔网络AsymptoticFPN，加强非相邻层的直接交互，YOLO系列高效涨点
💡🎈☁️：YOLOv5改进AsymptoticFPN：改进Asymptotic Feature Pyramid Network渐近特征金字塔网络，加强非相邻层的直接交互，YOLO系列高效涨点
💡🎈☁️：YOLOv7改进AsymptoticFPN：用于目标检测的渐近特征金字塔网络AFPN，加强非相邻层的直接交互，YOLO系列高效涨点
💡🎈☁️：YOLOv8独家原创改进：独家首发最新原创XIoU_NMS改进点，改进有效可以直接当做自己的原创改进点来写，提升网络模型性能、收敛速度和鲁棒性
💡🎈☁️：YOLOv5、YOLOv7独家原创改进：独家首发最新原创XIoU_NMS改进点，改进有效可以直接当做自己的原创改进点来写，提升网络模型性能、收敛速度和鲁棒性
💡🎈☁️：YOLOv8改进遮挡损失函数Repulsion Loss：全网独家首发最新改进｜ Repulsion 解决目标遮挡场景下的目标检测
💡🎈☁️：YOLOv7原创改进损失函数Repulsion：独家首发最新改进Repulsion Loss解决目标遮挡场景下检测
💡🎈☁️：YOLOv5原创改进损失函数 Repulsion：解决目标遮挡场景下检测，为解决密集人群检测中遮挡设计的损失函数
💡🎈☁️：SCI期刊写作必备（三）：一键生成YOLOv8等主流模型同款图表｜绘制目标检测领域YOLO论文常见的性能对比折线图
💡🎈☁️：YOLOv5、YOLOv7、tiny首发原创改进多种《新颖轻量化非对称多级压缩LADH检测头》即插即用｜原创改进轻量新颖ADH非对称多级压缩检测头
💡🎈☁️：YOLOv8首发原创改进：即插即用｜新颖轻量化非对称多级压缩LADH检测头，原创改进适配YOLOv8高效检测头，检测头新颖性改进，YOLO检测器性能高效涨点

💡🎈☁️：YOLOv8改进FPN系列：结合新颖的GhostSlimFPN范式网络结构，进一步提升性能

💡🎈☁️：YOLOv8 改进 GhostNet 主干系列：原创改进高效 GhostNet 网络，华为出品，打造全新检测器

💡🎈☁️：YOLOv8 改进最新论文CFNet：即插即用｜原创改进结构显著提升检测性能，小目标检测涨点必备（二）

💡🎈☁️：YOLOv5、YOLOv7改进最新论文CFNet：即插即用｜原创改进结构显著提升检测性能，小目标检测涨点必备（一）

💡🎈☁️：YOLOv5、YOLOv7独家原创改进：独家首发最新EfficiCLNMS改进点，改进有效可以直接当做自己的原创改进点来写，新的增强预测帧

💡🎈☁️：YOLOv8 独家原创改进最新PWConv核心结构｜来自CVPR2023，可以直接写模型改进，进一步轻量化！测试数据集mAP有效涨点，进一步降低参数量，追求更高的 FLOPS

💡🎈☁️：YOLOv8 独家原创改进：独家首发最新原创EfficiCLNMS改进点，改进有效可以直接当做自己的原创改进点来写，新的增强预测帧

💡🎈☁️：YOLOv8首发改进｜独创结构FasterNeXt，超10个数据集上已涨点，可直接写模型改进，源于最新CVPR2023主干系列FasterNet

💡🎈☁️：YOLOv8 原创改进最新结构CBiF、BiFB：小目标检测涨点，原创即插即用

💡🎈☁️：YOLOv8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YOLOv8系列：改进特征融合网络 BiFPN 结构，融合更多有效特征

💡🎈☁️：芒果YOLO改进｜YOLOv8改进代码原创大全集，全方位角度对YOLOv8模型进行改进，推荐

💡🎈☁️：YOLOv8改进检测头｜增加卷积CNN小目标检测头、超多种Transformer小目标检测头

💡🎈☁️：YOLOv8 改进RepFPN结构｜最新结合：2023年最新论文设计高效 RepFPN 结构，具有硬件感知神经网络设计高效 Repvgg 式 ConvNet 网络结构

💡🎈☁️：YOLOv7、YOLOv5改进全新XIoU损失函数：独家首发最新改进｜YOLO改进Trick，相比较CIoU改进轻松涨点，提升网络模型性能、收敛速度和鲁棒性

💡🎈☁️：YOLOv5/v7/v8原创改进最新结构CBiF、BiFB：小目标检测涨点，原创即插即用

💡🎈☁️：YOLOv8改进全新XIoU损失函数：首发最新改进｜结合XIoU损失函数，相比较CIoU改进轻松涨点，YOLO改进Trick，提升网络模型性能、收敛速度和鲁棒性

💡🎈☁️：YOLOv8改进之损失函数EfficiCLoss：首发最新改进｜结合EfficiCLoss损失函数，小目标强势涨点，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首发改进最新论文InceptionNeXt：当 Inception 遇到 ConvNeXt 系列，即插即用，小目标检测涨点必备改进

💡🎈☁️：YOLO系列将数据集图片可视化：让改进模型的实验数据更丰富

💡🎈☁️：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

💡🎈☁️：YOLOv7、YOLOv5、YOLOv8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

💡🎈☁️：YOLOv5/v7/v8 改进首发最新PWConv核心结构｜来自最新CVPR2023顶会，进一步轻量化！测试数据集mAP有效涨点，进一步降低参数量，追求更高的 FLOPS

💡🎈☁️：全网独家首发｜YOLOv7改进方式提升(代码二)，使得改进难度下降，将网络配置层数从104层极致压缩到24层，更清晰更方便更快的改进YOLOv7，完全对齐官方YOLOv7网络模型数据

💡🎈☁️：YOLO系列全网首发改进最新：新颖特定任务检测头TSCODE｜(适用YOLOv5/v7)创新性Max，即插即用检测头，用于目标检测的特定任务上下文解耦头机制，助力YOLOv7目标检测器高效涨点！

💡🎈☁️：YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8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

💡🎈☁️：YOLOv7、YOLOv5、YOLOv8改进之输出COCO指标：输出自定义数据集中small、medium、large大中小目标的mAP值，适用于自定义数据集，精度基本对齐，丰富实验数据，便于对比

💡🎈☁️：YOLOv5改进、YOLOv7改进、YOLOv8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

💡🎈☁️：YOLOv5、YOLOv8改进首发最新主干FasterNet系列：最新CVPR2023录用｜顶会Backbone，为更快的神经网络追求更高的 FLOPS，超越其他轻量化模型

💡🎈☁️：SCI期刊写作必备（二）：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、YOLOv6等主流论文同款图表，包含多种不同功能风格对比图表

💡🎈☁️：YOLOv7首发改进最新主干FasterNet系列：最新CVPR2023顶会录用Backbone，为更快的神经网络追求更高的 FLOPS，参数量计算量下降、FPS提高

💡🎈☁️：原创最新｜SCI写作必备（一）绘制YOLOv7、YOLOv6等论文同款性能对比图-Python：包含多种不同功能风格图表｜包括mAP、Params、FPS等对比图表（YOLOv6/YOLOv7同款）

💡🎈☁️：YOLOv5、YOLOv7改进之实验结果新增mAP75的值(一)：新增打印mAP75的值，便于YOLOv5系列模型对比实验获取更多精度数据，丰富实验数据

💡🎈☁️：YOLOv5、YOLOv7改进之实验结果打印F1 Score的值(二)：新增打印F1 Score的值，便于YOLOv5系列模型对比实验获取更多精度数据，丰富实验数据

💡🎈☁️：YOLOv5、YOLOv7改进之训练结果完善results.png、results.csv打印的数据(三)｜全网首发原创制作，新增打印mAP75和F1的值，修改原始风格，丰富实验数据

💡🎈☁️：YOLOv7、YOLOv5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

持续更新中

💡🎈☁️：还在更新中

还在持续更新中！！！🚀🚀🚀

更新篇数不低于20篇

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)✅

下面链接为《芒果改进YOLO高阶指南》`专栏内容，还在持续更新中…✅

所以敲重点：专栏持续更新中✅

每篇博客均为原创内容，内含理论部分 以及 多种改进全部源代码，以及给出思考点，主要是让大家快速进行网络模型改进。✅

重点：🌟进阶专栏内容持续更新中🎈☁️🏅️，订阅了该专栏的读者务必·私信博主·加·全新创新点进阶交流群· 群内不定时会发一些其他未公开的Tricks（部分在群内共享以及完善，务必私信博主加进阶交流群，订阅了的读者关注下）✅

四、购买须知(必看)

⚠️注意点

官方要求

购买须知本专栏为图文内容，最终完结不会低于15篇文章。✅
订阅专栏，享有专栏所有文章阅读权限。✅
本专栏为虚拟产品，一经付款概不退款，敬请谅解。✅

除了以上官方的规则以外，其他的服务or规则为博主提供的，博主具有最终解释权。✅

对于不友好的人、违规行为、恶意破坏行为，除支持 以上三点CSDN官方要求的规则 以外，不支持其他任何服务！

订阅之前注意

注意别被所谓的"低价盗版"所骗,非订阅者.违规者不提供任何免费服务
付费专栏是自愿订阅，不支持任何理由退款，订阅前三思、订阅前三思、订阅前三思

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请注意！！！请注意！！！交流群不是付费专栏提供的付费服务！！！

交流群是博主免费提供给友好的读者的！是完全免费的，和付费服务无关！（⚠️请注意：不友好的，违规的，没有这个免费服务，该免费服务和付费专栏无关）

代码还在更新中，持续到2024年底！！！（还没更新代码的部分博客，等待更新就行了）

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