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💡💡💡 本文独家改进： 多层次特征融合（SDI）高效结合DualConv、PConv、GSConv等实现二次创新 1)替代原始的Concat； 收录 YOLOv5原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.html 💡💡💡全网独家首发创新（原创），适合paper ！！！ 💡💡💡 2024年计算机视觉顶会创新
💡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
【YOLOv5改进系列】前期回顾： YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析 YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制
2022.10.30 复现TPH-YOLOv5 2022.10.31 完成替换backbone为Ghostnet 2022.11.02 完成替换backbone为Shufflenetv2 2022.11.05 完成替换backbone为Mobilenetv3Small 2022.11.10 完成EagleEye对YOLOv5系列剪枝支持 2022.11.14 完成MQBench对YOLOv5系列量化支持 2022.11.16 完成替换backbone为EfficientNetLite-0 2022.11.26 完成替换backbone为
这篇博客主要是简单介绍一下如何改进yolov5，但是不会讲得太深，因为我也只是运用了几个月，并没有细读每一段代码，我只是为了改而改，不会深究他的代码逻辑，python代码他确实写的很优雅，但是我不打算学习这种优雅，能毕业就行，以后又不从事python工作，也不继
🍀2023/6/30 更新源代码 ，并追加结构对应的超参数文件 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf 代码地址：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt 视觉识别的“Roaring 20年代”始于视觉变换器（ViTs）的引入，它很快取代了ConvNets，成为最先进的图像分类模型。另一方面，普通ViTs在应
【YOLOv5改进系列】前期回顾： YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析 YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制 YOLOv5改进系列（2#
前言 轻量化网络设计 是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法： 网络剪枝 ：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。 分组卷积 ：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分
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写在前面： 首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。 CNN网络中，图像或者说特征图Feature Map的特征主要分为空间特征（Spatial）和通道（Channel）特征。对于空间
