这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合新神经网络算子Involution（CVPR 2021）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
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1.MobileOne: 移动端仅需1ms的高性能骨干！ 2.MobileOne block网络模型： 3.源代码 关于YOLOv5/v7改进方法可关注并留言博主的CSDN 论文题目： An Improved One millisecond Mobile Backbone 论文地址：http://An Improved One millisecond Mobile Backbone 一般用于移动设备的高效神经网络骨干通常针对 FLOP 或参数计
（一）前沿介绍 论文题目：Second-order Attention Network for Single Image Super-Resolution 论文地址：CVPR19 超分辨率 代码地址：https://github.com/daitao/SAN 1.SOCA moudle结构图 2.相关实验结果 （二）YOLOv5/YOLOv7改进之结合SOCA 1.配置common.py文件 2.配置yolo.py文件 3.配置yolov5/yolov7_SOCA moudle.yaml文件
前 言： 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLO，已经集合了大量的trick，但是在处理一些复杂检测问题的时候，还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章，将重点对YOLOv8、YOLOv7以及YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工
前言 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞
作者将CondConv中一个维度上的动态特性进行了扩展，同时了考虑了空域、输入通道、输出通道等维度上的动态性，故称之为 全维度动态卷积 。ODConv通过并行策略采用多维注意力机制沿核空间的四个维度学习互补性注意力。 作为一种“即插即用”的操作，它可以轻易的嵌入到
💡统一使用 YOLOv7 代码框架， 结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。 🌟本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含 【Backbone特征主干】 、 【Neck特征融合】 、 【Head检测头】 、 【注意力机制】 、 【IoU损失函数】 、 【NMS】 、 【Loss计算方式】 、 【自注
近年来的研究大多假设训练数据中的示例有较高的质量，致力于强化边界框损失的拟合能力。 但注意到目标检测训练集中含有低质量示例，如果一味地强化边界框对低质量示例的回归，显然会危害模型检测性能的提升。 Focal-EIoU v1 被提出以解决这个问题，但由于其聚焦机
作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程
前言 此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创
