YOLO Air：YOLO科研改进论文推荐 | 改进组合上千种搭配，包括Backbone,Neck,Head,注意力机制,适用于YOLOv5、YOLOv7、YOLOX等算法-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了YOLO Air：YOLO科研改进论文推荐 | 改进组合上千种搭配，包括Backbone,Neck,Head,注意力机制,适用于YOLOv5、YOLOv7、YOLOX等算法。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。

🔥🔥🔥YOLOAir开源算法库！！！

💡统一使用 YOLOv5、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】、【自注意力机制】、【数据增强部分】、【标签分配策略】、【激活函数】等各个部分。

YOLOAir开源作者：CSDN芒果汁没有芒果

🚀🚀🚀重磅｜独家｜YOLO系列改进大全（芒果书📚系列）

仅在CSDN博客:芒果汁没有芒果更新

🔥 《芒果书》系列改进专栏内的改进文章，均包含多种模型改进方式，均适用于YOLOv3 、YOLOv4 、 YOLOR 、 YOLOX 、YOLOv5 、 YOLOv7 、 YOLOv8 改进（重点）！！！

🔥 专栏创新点教程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

🔥 对应专栏订阅的越早，就可以越早使用原创创新点去改进模型，抢先一步

以下《芒果书》改进YOLO专栏内容适用于以下主流模型的改进

专栏汇总

专栏地址：独家全网首发专栏《芒果改进YOLO高阶指南》💡

专栏地址：独家全网首发专栏《芒果改进YOLO进阶指南》🥭

专栏地址：独家全网首发专栏《目标检测YOLO改进指南》🎈

专栏地址：独家全网首发专栏《芒果YOLO轻量化网络改进》🍇

专栏地址：独家全网首发专栏《剑指YOLOv8原创改进》🍊

专栏地址：独家全网首发专栏《剑指YOLOv7原创改进》🥝

专栏地址：独家全网首发专栏《剑指YOLOv5原创改进》🍉

点Star🌟 和 Fork，第一时间获取同步更新🚀！同步更新解决Bug
YOLO Air：YOLO科研改进论文推荐 | 改进组合上千种搭配，包括Backbone,Neck,Head,注意力机制,适用于YOLOv5、YOLOv7、YOLOX等算法
链接：https://github.com/iscyy/yoloair

GitHub 1500+ Star🌟🌟的开源项目值得一试

重点🚀：YOLOAir算法库中，里面的内容均调试好了，包括本博主开源的大部分的全网首发的Attention注意力机制以及一些Backbone！！直接一键运行使用即可！！！

如果帮到您可以给个 star 🌟🌟🌟，您的 star🌟 是我最大的鼓励！

如果您觉得我的项目不错，可以将我的 Github 链接：https://github.com/iscyy/yoloair随便转发；

但如果您想基于 YOLOAir 的内容发博客，请先私信我，沟通后再将我的 Github 链接放到文章开头的位置并引用！开源不易，请尊重每个人的汗水！

💡统一使用 YOLOv5 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】、【自注意力机制】、【数据增强部分】、【标签分配策略】、【激活函数】等各个部分，详情可以关注👉 YOLOAir 的说明文档。
🚀可以排列组合上千种模块不同的搭配 (推荐)🌟🌟🌟
🎈同时附带各种改进点原理及对应的代码改进方式教程，用户可根据自身情况快速排列组合，在不同的数据集上实验, 应用组合写论文！🏆

YOLO Air：YOLO科研改进论文推荐 | 改进组合上千种搭配，包括Backbone,Neck,Head,注意力机制,适用于YOLOv5、YOLOv7、YOLOX等算法

YOLOAir 算法库🚀 是一个基于 PyTorch 的一系列 YOLO 检测算法组合工具箱。

统一模型代码框架、统一应用、统一改进、易于模块组合、构建更强大的网络模型。

模型多样化：基于不同网络模块构建不同检测网络模型。

模块组件化：帮助用户自定义快速组合Backbone、Neck、Head，使得网络模型多样化，助力科研改进检测算法、模型改进，网络排列组合🏆。构建强大的网络模型。

统一模型代码框架、统一应用方式、统一调参、统一改进、易于模块组合、构建更强大的网络模型。

内置YOLOv5、YOLOv7、YOLOv6、YOLOX、YOLOR、Transformer、PP-YOLO、PP-YOLOv2、PP-YOLOE、PP-YOLOEPlus、Scaled_YOLOv4、YOLOv3、YOLOv4、YOLO-Facev2、TPH-YOLO、YOLOv5Lite、SPD-YOLO、SlimNeck-YOLO、PicoDet等模型网络结构(持续更新中🚀)…


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基于 YOLOv5 代码框架，并同步适配 稳定的YOLOv5_v6.1更新, 同步v6.1部署生态。使用这个项目之前, 您可以先了解YOLOv5库。

点 Star🌟、Fork 不迷路，同步更新。

项目地址🌟: https://github.com/iscyy/yoloair

🌟 Beta Supported Updates

下列功能 YOLOAir-Beta版本内测已支持🔥

完成更新支持 20+ 种 Transformer系列及其变种主干网络🌟、多种MLP网络🌟 以及 大部分重参数化结构模型网络 🚀🚀🚀
完成更新支持 图神经网络🌟 在YOLO中的应用
完成更新支持多模态🔥 在YOLO中的应用
完成更新支持 30+ 种 Attention注意力机制🌟、
完成更新支持 多种Head检测头
完成更新支持 YOLOv6模型-v2.0 paper 版本
完成更新支持 YOLO系列网络模型热力图可视化
(GardCAM、GardCAM++等)支持YOLOv3、YOLOv3-SPP、YOLOv4、YOLOv5、YOLOR、YOLOv7、Scaled_YOLOv4、TPH-YOLO、SPD-YOLO、PP-YOLO以及自定义网络模型等模型
支持Adaptive Training Sample Selection 标签分配策略和 Task Alignment Learning 标签分配策略
完成更新集成 PPYOLOE 算法模型
完成更新集成 TOOD 算法
其他各种

主要特性🚀

🚀支持更多的YOLO系列算法模型改进(持续更新…)

YOLOAir 算法库汇总了多种主流YOLO系列检测模型，一套代码集成多种模型:

内置集成 YOLOv5 模型网络结构、YOLOv7 模型网络结构、 YOLOv6 模型网络结构、PP-YOLO 模型网络结构、PP-YOLOv2 模型网络结构、PP-YOLOE 模型网络结构、PP-YOLOEPlus 模型网络结构、YOLOR 模型网络结构、YOLOX 模型网络结构、ScaledYOLOv4 模型网络结构、YOLOv4 模型网络结构、YOLOv3 模型网络结构、YOLO-FaceV2模型网络结构、TPH-YOLOv5模型网络结构、SPD-YOLO模型网络结构、SlimNeck-YOLO模型网络结构、YOLOv5-Lite模型网络结构、PicoDet模型网络结构等持续更新中…
以上多种检测算法使用统一模型代码框架，集成在 YOLOAir 库中，统一任务形式、统一应用方式。🌟便于科研者用于论文算法模型改进，模型对比，实现网络组合多样化。🌟工程算法部署落地更便捷，包含轻量化模型和精度更高的模型，根据场景合理选择，在精度和速度俩个方面取得平衡。同时该库支持解耦不同的结构和模块组件，让模块组件化，通过组合不同的模块组件，用户可以根据不同数据集或不同业务场景自行定制化构建不同检测模型。

🚀支持加载YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv7、YOLOR、Scaled_YOLO等网络的官方预训练权重进行迁移学习

🚀支持更多Backbone

CSPDarkNet系列
HorNet系列
ResNet系列
RegNet 系列
ShuffleNet系列
Ghost系列
MobileNet系列
EfficientNet系列
ConvNext系列
RepLKNet系列
重参数化系列
RepVGG系列
RepMLP系列
ACNet系列
RepConv系列
Mobileone系列
自注意力Transformer系列
MobileViT系列
BoTNet-Transfomrer
CoTNet-Transfomrer
Swin-Transfomrer
以及其他trans系列
持续更新中🎈🚀🚀🚀
注: (YOLOAir(Beta版本内测)🔥 已经完成更新 20+ 种Transformer系列主干网络、多种MLP网络以及绝大部分重参数化结构模型网络)

🚀支持更多Neck

FPN
PANet
RepPAN
BiFPN等主流结构。
持续更新中🎈

🚀支持更多检测头Head

YOLOv4、YOLOv5 Head检测头;
YOLOR 隐式学习Head检测头;
YOLOX的解耦合检测头Decoupled Head、DetectX Head;
自适应空间特征融合检测头ASFF Head;
YOLOv6-v2.0 Efficient decoupled head;
YOLOv7检测头IAuxDetect Head, IDetect Head等;
PPYOLOE Efficient Task-aligned head with DFL and VFL
其他不同检测头

🚀支持更多即插即用的注意力机制Attention

在网络任何部分即插即用式使用注意力机制
Self Attention
Contextual Transformer
Bottleneck Transformer
S2-MLP Attention
SK Attention
CBAM Attention
SE Attention
Coordinate attention
NAM Attention
GAM Attention
ECA Attention
Shuffle Attention
CrissCrossAttention
Coordinate attention
SOCAttention
SimAM Attention
持续更新中🎈
注: (YOLOAir(Beta版本内测)🔥 已经完成更新 30+ 种Attention注意力机制)

🚀更多空间金字塔池化结构

SPP
SPPF
ASPP
RFB
SPPCSPC
SPPFCSPC
SimSPPF
持续更新中🎈

🚀支持更多Loss

ComputeLoss
ComputeLoss(v5)
ComputeLoss(v6)
ComputeLoss(X)
ComputeLossAuxOTA(v7)
ComputeLossOTA(v7)
ComputeNWDLoss
其他Loss

🚀支持 Anchor-base 和 Anchor-Free

🌟 YOLOv5、YOLOv7、YOLOv3、YOLOv4、YOLOR、ScaledYOLOv4、PPYOLO、PPYOLOv2、Improved-YOLOv5、Improved-YOLOv7
🌟 YOLOX、YOLOv6 (最新Paper版本代码)、PPYOLOE、PPYOLOE+

🚀支持多种标签分配策略

Multi Anchor策略
YOLOv5 标签分配策略
SimOTA 标签分配策略
YOLOv7 标签分配策略
Adaptive Training Sample Selection 标签分配策略
Task Alignment Learning 标签分配策略
其他改进的标签分配策略
持续更新中🎈

🚀支持加权框融合(WBF)

🚀 内置多种网络模型模块化组件
Conv, GhostConv, Bottleneck, GhostBottleneck, SPP, SPPF, DWConv, MixConv2d, Focus, CrossConv,BottleneckCSP, C3, C3TR, C3SPP, C3Ghost, C3HB, C3RFEM, MultiSEAM, SEAM, C3STR, SPPCSPC, RepConv, BoT3, Air, CA, CBAM, Involution, Stem, ResCSPC, ResCSPB, ResXCSPB, ResXCSPC, BottleneckCSPB, BottleneckCSPC, ASPP, BasicRFB, SPPCSPC_group, HorBlock, CNeB,C3GC ,C3C2, nn.ConvTranspose2d, DWConvblock, RepVGGBlock, CoT3, ConvNextBlock, SPPCSP, BottleneckCSP2, DownC, BottleneckCSPF, RepVGGBlock, ReOrg, DWT, MobileOne,HorNet…等详细代码 ./models/common.py文件 内

🚀支持更多IoU损失函数

CIoU
DIoU
GIoU
EIoU
SIoU
alpha IOU
持续更新中🎈

🚀支持更多NMS

NMS
Merge-NMS
Soft-NMS
CIoU_NMS
DIoU_NMS
GIoU_NMS
EIoU_NMS
SIoU_NMS
Soft-SIoUNMS、Soft-CIoUNMS、Soft-DIoUNMS、Soft-EIoUNMS、Soft-GIoUNMS等;
持续更新中🎈

🚀支持更多数据增强

Mosaic、Copy paste、Random affine(Rotation, Scale, Translation and Shear)、MixUp、Augment HSV(Hue, Saturation, Value、Random horizontal flip

🚀 YOLO系列网络模型热力图可视化(GardCAM、GardCAM++等)
支持YOLOv3、、YOLOv3-SPP、YOLOv4、YOLOv5、YOLOR、YOLOv7Scaled_YOLOv4、TPH-YOLO、SPD-YOLO以及自定义网络模型等模型 (YOLOAir(Beta版本内测)🔥已支持)

🚀主流网络模型结构图汇总: 模型🔗

以上组件模块使用统一模型代码框架、统一任务形式、统一应用方式，模块组件化🚀 可以帮助用户自定义快速组合Backbone、Neck、Head，使得网络模型多样化，助力科研改进检测算法，构建更强大的网络模型。

说明: 以上主要特性支持包括 Main版本和 Beta版本，部分特性暂时只完成更新在 Beta 中，不是所有更新都直接在 Main 中，后续 Beta 版本内测之后逐渐加入到 Main版本中。

内置网络模型配置支持✨

🚀包括基于 YOLOv5、YOLOv7、YOLOX、YOLOR、YOLOv3、YOLOv4、Scaled_YOLOv4、Transformer、YOLO-FaceV2、PicoDet、YOLOv5-Lite、TPH-YOLOv5、SPD-YOLO等其他多种改进网络结构等算法模型的模型配置文件

11.更多其他Trick改进点持续更新，助力科研🎉

以上组件模块使用统一模型代码框架、统一任务形式、统一应用方式，模块组件化 可以帮助用户自定义快速组合Backbone、Neck、Head，使得网络模型多样化，助力科研改进检测算法，构建更强大的网络模型。

具体改进方式教程及原理(推荐🌟🌟🌟🌟🌟)

1.改进YOLOv5系列：YOLOv5_最新MobileOne结构换Backbone修改🌟

2.改进YOLOv5系列：Swin Transformer结构的修改🌟

3.改进YOLOv5系列：PicoDet结构的修改🌟

4.改进YOLOv5系列：1.YOLOv5_CBAM注意力机制修改(其他注意力机制同理)🌟

5.改进YOLOv5系列：5.CotNet Transformer结构的修改🌟

6.改进YOLOv5系列：6.修改Soft-NMS,Soft-CIoUNMS,Soft-SIoUNMS,Soft-DIoUNMS,Soft-EIoUNMS,Soft-GIoUNMS…🌟

7.改进YOLOv5系列：7.改进DIoU-NMS,SIoU-NMS,EIoU-NMS,CIoU-NMS,GIoU-NMS🌟

8.改进YOLOv5系列：8.增加ACmix结构的修改,自注意力和卷积集成🌟

9.改进YOLOv5系列：9.BoTNet Transformer结构的修改)🍀

10.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

11.改进YOLOv5系列：11.ConvNeXt结合YOLO | CVPR2022 多种搭配，即插即用 | Backbone主干CNN模型

YOLOv5、YOLOv7、YOLOR + 注意力机制一览

YOLOv5 + ShuffleAttention注意力机制

博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：12.添加ShuffleAttention注意力机制

YOLOv5 + CrissCrossAttention注意力机制

博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：13.添加CrissCrossAttention注意力机制

YOLOv5 + S2-MLPv2注意力机制

博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：14.添加S2-MLPv2注意力机制

YOLOv5 + SimAM注意力机制

博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：15.添加SimAM注意力机制

YOLOv5 + SKAttention注意力机制

博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：16.添加SKAttention注意力机制

YOLOv5 + NAMAttention注意力机制

博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：17.添加NAMAttention注意力机制

YOLOv5 + SOCA注意力机制

博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：18.添加SOCA注意力机制

YOLOv5 + CBAM注意力机制

博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：18.添加CBAM注意力机制

YOLOv5 + SEAttention注意力机制

博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：19.添加SEAttention注意力机制

YOLOv5 + GAMAttention注意力机制

博客链接🔗🌟：改进YOLOv5系列：20.添加GAMAttention注意力机制

YOLOv5 + CA注意力机制

博客链接🔗🌟：github

YOLOv5 + ECA注意力机制博客链接🔗🌟：github

更多模块详细解释持续更新中。。。

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到了这里，关于YOLO Air：YOLO科研改进论文推荐 | 改进组合上千种搭配，包括Backbone,Neck,Head,注意力机制,适用于YOLOv5、YOLOv7、YOLOX等算法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！