CSDN独家｜YOLOv5改进、YOLOv7改进、YOLOv8改进、YOLOX改进目录一览｜YOLO改进模型全系列目录（芒果书系列）

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🔥 《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，所有文章博客均包含改进源代码

专栏汇总

《深度改进》系列YOLO改进

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剑指系列YOLO改进

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以下两个专栏部分篇章和《深度改进系列》一致，适合同时改进YOLOv5 YOLOv7 YOLOv8 的订阅

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原创YOLO改进全系列【芒果书】

一、芒果YOLOv8深度改进教程（推荐🌟🌟🌟🌟🌟）

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二、芒果YOLOv7深度改进教程（推荐🌟🌟🌟🌟🌟）

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三、芒果YOLOv5深度改进教程（推荐🌟🌟🌟🌟🌟）

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四、芒果YOLO轻量化网络改进（推荐🌟🌟🌟🌟🌟）

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专栏内容目录一览

🏆模型	🚀改进内容	🎈创新点改进类型
YOLO系列	👉独家全网首发专栏《芒果YOLO轻量化网络改进》	专栏目录🥭📖
YOLOv7、v7Tiny	👉MobileNetV3结构	改进主干网络
YOLOv7、v7Tiny	👉ShuffleNet V2主干	改进主干网络
YOLOv7、v7Tiny	👉GhostNet主干	改进主干网络
YOLOv7-Tiny	👉轻量级PP-LCNet主干	改进主干网络
YOLOv7、v7Tiny	👉PicoDet 主干	改进主干网络
YOLOv7	👉测试	改进主干网络
YOLOv5	👉改进PicoDet主干系列	改进主干网络
YOLOv5	👉MobileNetV3结构	改进主干网络
YOLOv5	👉测试	改进
YOLOv8	👉MobileNetV3主干	改进主干网络
YOLOv8	👉改进ShuffleNet V2主干系列	改进主干网络
YOLOv8	👉轻量级PP-LCNet主干	改进主干网络
YOLOv8	👉改进 PicoDet 主干系列	改进主干网络
YOLOv5、YOLOv7	👉原创改进Soft-NMS,Soft-CIoUNMS,Soft-SIoUNMS,Soft-DIoUNMS,Soft-EIoUNMS,Soft-GIoUNMS	改进NMS
YOLOv5、YOLOv7	👉原创改进创新点 DIoU-NMS,SIoU-NMS,EIoU-NMS,CIoU-NMS,GIoU-NMS	改进NMS
改进	👉更新中	改进

五、剑指YOLOv8原创改进（推荐🌟🌟🌟🌟🌟）

专栏地址：独家全网首发专栏《剑指YOLOv8原创改进》

专栏内容目录一览

🏆模型	🚀改进内容	🎈创新点改进类型
YOLO系列	👉独家全网首发专栏《剑指YOLOv8原创改进》	专栏目录🥭📖
YOLOv8	👉改进FocalLoss损失函数	损失函数
YOLOv8	👉改进QualityFocal损失函数	损失函数
YOLOv8	👉改进VariFocalNet损失函数	损失函数
YOLOv8	👉改进PolyLoss损失函数	损失函数
YOLOv8	👉即插即用｜原创改进ShareSepHead新颖检测头升级版	检测头
YOLOv8	👉NanoDet动态标签分配策略	标签分配策略
YOLOv8	👉改进最新MPDIoU损失函数	损失函数
YOLOv8	👉改进ATSS标签分配策略	标签分配策略
YOLOv8	👉改进主干EfficientNet模型	主干网络
YOLOv8	👉改进主干EfficientNetV2升级版	改进主干网络
YOLOv8	👉改进最新EMO结构	改进主干网络
YOLOv8	👉最新ICCV2023顶会LSKNet	改进主干网络
YOLOv8	👉	更新中

六、剑指YOLOv7原创改进（推荐🌟🌟🌟🌟🌟）

专栏地址：独家全网首发专栏《剑指YOLOv7原创改进》

专栏内容目录一览

🏆模型	🚀改进内容	🎈创新点改进类型
YOLO系列	👉独家全网首发专栏《剑指YOLOv7原创改进》	专栏目录🥭📖
YOLOv7	👉改进主干EfficientNet模型	主干网络
YOLOv7	👉改进主干EfficientNetV2升级版	主干网络
YOLOv7	👉使用NanoDet动态标签分配策略	标签分配策略
YOLOv7	👉原创改进EMO	主干网络
YOLOv7	👉最新ICCV2023顶会LSKNet	主干网络
YOLOv7	👉改进最新MPDIoU损失函数	损失函数
YOLOv7	👉改进ATSS标签分配策略v1	标签分配策略
YOLOv7	👉	更新中

七、剑指YOLOv5原创改进（推荐🌟🌟🌟🌟🌟）

专栏地址：独家全网首发专栏《剑指YOLOv5原创改进》

专栏内容目录一览

🏆模型	🚀改进内容	🎈创新点改进类型
YOLO系列	👉独家全网首发专栏《剑指YOLOv5原创改进》	专栏目录🥭📖
YOLOv5	👉改进主干EfficientNet模型	主干网络
YOLOv5	👉改进主干EfficientNetV2升级版	主干网络
YOLOv5	👉原创改进EMO	主干网络
YOLOv5	👉最新ICCV2023顶会LSKNet	主干网络
YOLOv5	👉改进最新MPDIoU损失函数	损失函数
YOLOv5	👉改进ATSS标签分配策略v1	标签分配策略
YOLOv5	👉	更新中

八、剑指RT-DETR原创改进（推荐🌟🌟🌟🌟🌟）

九、芒果改进YOLO高阶指南（推荐🌟🌟🌟🌟🌟）

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🏆模型	🚀改进内容	🎈创新点改进类型
YOLOv8	👉改进YOLOv8系列：原创改进创新点 SIoU-NMS,EIoU-NMS,DIoU-NMS,CIoU-NMS,GIoU-NMS改进	NMS改进
YOLOv8	👉改进用于目标检测的渐近特征金字塔网络AsymptoticFPN	FPN特征融合
YOLOv8	👉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	主干网络、Neck
YOLOv8	👉全网独家改进遮挡损失函数Repulsion Loss	损失函数
YOLOv8	👉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
YOLOv8	👉新颖的GhostSlimFPN范式网络结构	FPN结构
YOLOv8	👉高效 GhostNet 网络	主干网络
YOLOv8	👉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	改进原创
YOLOv8	👉独家原创改进最新PWConv核心结构｜CVPR2023	改进原创
YOLOv8	👉独家首发最新原创 EfficiCLNMS 改进点	改进 NMS
YOLOv8	👉首发独家原创结构FasterNeXt｜CVPR2023	原创结构
YOLOv8	👉原创改进最新结构CBiF、BiFB 小目标检测涨点	原创网络
YOLOv8	👉主干系列BiFormer	主干网络
YOLOv8	👉特征融合网络 BiFPN 结构	FPN 网络
YOLOv8	👉增加小检测头、Transformer检测头	检测头
YOLOv8	👉首发全新改进RepFPN结构	FPN 结构
YOLOv8	👉首发原创全新 XIoU 损失函数	损失函数
YOLOv8	👉全新 EfficiCLoss 损失函数	损失函数
YOLOv8	👉最新结构 InceptionNeXt	主干网络
YOLOv8	👉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🌟	全新版本
YOLOv8	👉SCI期刊写作必备-生成YOLOv8等主流模型同款图表	图表

🏆模型	🚀改进内容	🎈创新点改进类型
YOLOv5 / YOLOv7	👉YOLO改进超过50种注意力机制，全篇共计30万字	注意力机制
YOLOv5 / YOLOv7	👉最新结构 InceptionNeXt	主干网络
YOLOv5 / YOLOv7	👉首发最新PWConv核心结构	原创核心结构
YOLOv5	👉改进AFPN渐近特征金字塔网络	主干网络
YOLOv5	👉独家首发最新原创XIoU_NMS改进	改进 NMS
YOLOv5	👉原创改进损失函数 Repulsion	损失函数
YOLOv5 / YOLOv7	👉即插即用｜新颖原创｜轻量化非对称多级压缩LADH检测头	检测头
YOLOv5 / YOLOv7	👉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	原创
YOLOv5 / YOLOv7	👉独家首发最新EfficiCLNMS改进点	改进 NMS
YOLOv5 / YOLOv7	👉原创全新 XIoU 损失函数	损失函数
YOLOv5 / YOLOv7	👉改进最新结构CBiF、BiFB	原创核心结构
YOLOv5 / YOLOv7	👉最新主干系列BiFormer	主干网络
YOLOv5 / YOLOv7	👉即插即用｜最新检测头改进集合｜首发最新更新超多种高精度&轻量化解耦检测头	主干网络
YOLOv7	👉AFPN目标检测的渐近特征金字塔网络	FPN结构
YOLOv7	👉原创改进损失函数 Repulsion	损失函数
YOLOv7	👉最新主干FasterNet系列	主干网络
YOLOv7	👉原创独家改进｜损失函数EfficiCIoU-Loss	损失函数
YOLOv5 / YOLOv7	👉新颖特定任务检测头TSCODE	检测头
YOLOv5	👉最新主干FasterNet系列	主干网络

🏆模型	🚀改进内容	🎈创新点改进类型
YOLO系列	👉数据集可视化｜改进模型的实验数据更丰富	优化写作内容
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	优化写作内容
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	优化写作内容
YOLOv5 / YOLOv7	👉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	优化写作内容
YOLOv5 / YOLOv7	👉打印热力图可视化：适用于自定义模型，丰富实验数据	优化写作内容
YOLOv5 / YOLOv7	👉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	优化写作内容
YOLOv5 / YOLOv7	👉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	改进
YOLOv5 / YOLOv7	👉SCI期刊写作必备｜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等主流论文同款图表，包含多种不同功能风格对比图表	优化写作内容
YOLOv5 / YOLOv7	👉原创最新｜SCI写作必备（一）绘制YOLOv7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）	优化写作内容
改进	👉更新中	改进

十、芒果改进YOLO进阶指南（推荐🌟🌟🌟🌟🌟）

专栏地址：独家全网首发专栏《芒果改进YOLO进阶指南》

专栏内容目录一览

🏆模型	🚀改进内容	🎈创新点改进类型
YOLOv8	👉WDLA标签分配策略	标签分配策略
YOLOv7	👉WDLA标签分配策略	标签分配策略
YOLOv5	👉WDLA标签分配策略	标签分配策略
YOLOv8	👉设计 EffQAFPN 结构	原创FPN结构
YOLOv8	👉改进EfficientRep结构	原创主干结构
YOLOv8	👉改进CReToNeXt 结构	改进结构
YOLOv8	👉全网首发最新 MobileViTv3 系列最强改进版本	改进核心结构
YOLOv8	👉全网首发最新苹果续作加强版 MobileViTv2结构	改进核心结构
YOLOv8	👉最新原创 ConvNeXtv2 升级版	改进核心结构
YOLOv8	👉原创结合Conv2Formers改进结构	改进核心结构
YOLOv8	👉FocalLoss结合变种IoU套装：包含Focal-EIoU｜Focal-SIoU｜Focal-CIoU、GIoU等	损失函数
YOLOv8	👉改进损失函数Wise-IoU	损失函数
YOLOv8	👉最新原创提出改进 QARepNeXt 结构	原创核心结构
YOLOv8	👉首发结合 RepLKNet 构建最新 RepLKDeXt 结构	原创核心结构
YOLOv8	👉芒果YOLO专栏的YOLOv8的Baseline改进：打造更方便版本NEW YOLOv8	Baseline改进
YOLOv8	👉改进损失函数WDLoss	损失函数
YOLOv5 / YOLOv7	👉全网首发Dense设计核心最新提出DenseOne密集网络	原创核心结构
YOLOv5 / YOLOv7	👉手把手最新结合多种类Loss，包括PolyLoss / VarifocalLoss / GeneralizedFLoss / QualityFLoss / DFL等	原创核心改进
YOLOv5 / YOLOv7	👉手把手最新结合多种类Loss，包括PolyLoss / VarifocalLoss / GeneralizedFLoss / QualityFLoss / DFL等	原创核心改进
YOLOv5 / YOLOv7	👉首发最新改进一种强大性能的全新架构(顶会2022), 该架构精度超越TPH-YOLOv5	原创核心结构
YOLOv7	👉首发改进结合BiFPN结构的特征融合网络	改进FPN网络
YOLOv7	👉SIoU等结合FocalLoss应用：组成Focal-EIoU｜Focal-SIoU｜Focal-CIoU｜Focal-GIoU、DIoU等改进点	损失函数
YOLOv7	👉改进用于小目标检测的归一化高斯 Wasserstein Distance Loss	损失函数
YOLOv7	👉原创高效 RepFPN 结构	原创核心网络结构
YOLOv7	👉原创结合 Conv2Former 改进结构	改进主干网络
YOLOv7	👉全网首发最新基于TOOD标签分配策略改进	标签分配改进
YOLOv7	👉最新Wise-IoU损失函数	损失函数
YOLOv7	👉最新提出改进 CReToNeXt 结构	原创核心结构
YOLOv7	👉最新原创RepGhostNeXt结构	改进主干网络
YOLOv7	👉首发最新原创 ConXBv2 升级版结构	改进主干网络
YOLOv7	👉首发结合最新 QARepVGG 升级Rep结构	原创核心结构
YOLOv7	👉GhostNetV2 架构	改进主干网络
YOLOv7	👉首发改进特征融合网络BiFPN结构	改进FPN网络
YOLOv5	👉FocalLoss结合变种IoU套装：包含Focal-EIoU｜Focal-SIoU｜Focal-CIoU｜Focal-GIoU、DIoU等	损失函数
YOLOv5	👉用于微小目标检测的Normalized Gaussian Wasserstein Distance，小目标高效涨点	损失函数
YOLOv5	👉原创改进 EfficientRep 结构	核心网络结构
YOLOv5	👉最新Wise-IoU损失函数	损失函数
YOLOv5	👉首发最新改进广义焦点损失Generalized Focal Loss	改进
YOLOv5	👉最新原创改进提出 v5-CReToNeXt 结构	核心网络结构
YOLOv5	👉原创结合 Conv2Formers 改进结构	改进主干网络
YOLOv5	👉首发最新基于GFL损失函数	损失函数
YOLOv5	👉最新原创提出改进 QARepNeXt 结构	原创核心结构
YOLOv5	👉全网最新原创 ConXBv2 升级版模型	改进
YOLOv5	👉GhostNetV2 架构	改进主干网络
YOLOv5	👉最新原创打造RepGhostNeXt结构	原创核心结构
YOLOv5	👉全网首发最新 MobileViTv3 系列最强版本（三）	原创核心网络
YOLOv5	👉全网首发最新苹果续作加强版 MobileViTv2 结构	原创核心网络
YOLOv5	👉最新结合 ICLR2022 顶会轻量通用的 MobileViT	原创核心网络
YOLOv7	👉全网首发最新 MobileViTv3 系列最强版本	原创核心结构
YOLOv7	👉全网首发最新苹果续作加强版 MobileViTv2 结构	原创核心结构
YOLOv7	👉首发最新结合 ICLR2022 顶会轻量通用的 MobileViT 结构	原创核心结构
YOLOv7	👉首发最新改进一种强大性能的全新架构(顶会2022)	原创核心结构
改进	👉更新中	改进

十一、目标检测YOLO改进指南（推荐🌟🌟🌟🌟🌟）

专栏地址：独家全网首发专栏《目标检测YOLO改进指南》

专栏内容目录一览

🏆模型	🚀改进内容	🎈创新点改进类型
YOLOv7	👉CSDN独家全网首发专栏《目标检测YOLO改进指南》	专栏目录🥭📖
YOLOv7	👉最新结合即插即用CA(Coordinate attention) 注意力机制	注意力机制(试读)
YOLOv7	👉首发最新结合Global Context Modeling结构	改进核心结构
YOLOv7	👉首发最新结合多种X-Transformer结构新增小目标检测层	检测头
YOLOv7	👉结合Adaptively Spatial Feature Fusion自适应空间特征融合结构	改进FPN结构
YOLOv7	👉首发结合最新CSPNeXt主干结构	改进原创结构
YOLOv7	👉最新结合DO-DConv卷积、Slim范式提高性能涨点	改进基础结构
YOLOv7	👉最新即插即用的动态卷积ODConv	改进基础结构
YOLOv7	👉首发结合最新Centralized Feature Pyramid集中特征金字塔	改进核心结构
YOLOv7	👉首发结合 RepLKNet 构建最新 RepLKDeXt 结构	改进原创结构
YOLOv7	👉最新HorNet结合YOLOv7应用！新增 HorBc结构	改进原创结构
YOLOv7	👉ConvNeXt结合YOLOv7基于ConvNeXt结构构建 CNeB 模块	原创核心网络
YOLOv5	👉首发结合最新Extended efficient Layer Aggregation Networks结构	改进核心结构
YOLOv5	👉最新MobileOne结构	改进核心结构
YOLOv5	👉ACmix结构,自注意力和卷积集成	改进核心结构
YOLOv5	👉最新HorNet结合YOLO应用首发	改进核心结构
改进	👉最新结合用于小目标的新CNN卷积构建块	改进核心结构
改进	👉增加Swin-Transformer小目标检测头	检测头
改进	👉最新HorNet结合YOLOv7应用	改进核心结构
改进	👉更新中	改进

十二、其他免费专栏改进系列（CSDN芒果汁没有芒果首发）

（内容均为CSDN芒果汁没有芒果首发）

专栏内容目录一览

🏆模型	🚀改进内容	🎈创新点改进类型
YOLO	👉1.YOLO超全注意力机制汇总S2A, SE,SimAM, SKA,ShA, SOCA, CA, CBAM, CrissCrossA, NAM, GAM等	注意力机制
YOLOv7	👉最新结合BoTNet Transformer结构	主干网络
YOLOv7	👉首发结合CotNet Transformer结构	主干网络
YOLOv7	👉结合 Swin Transformer V2结构	主干网络
YOLOv7	👉添加CBAM注意力机制	注意力机制
YOLOv7	👉ShuffleAttention注意力机制	注意力机制
YOLOv5	👉改进	主干网络
YOLOv5	👉改进	主干网络
YOLOv7	👉RepVGG模型结构	主干网络
YOLOv5	👉简又强大的RepVGG 重参数化模型结构	主干网络
YOLOv5	👉结合 Swin Transformer V2结构	主干网络
YOLOv5	👉改进	主干网络
YOLOv5	👉添加GAMAttention注意力机制	注意力机制
YOLOv5	👉SimAM注意力机制	注意力机制
YOLOv5	👉BoTNet Transformer结构	核心结构
YOLOv5	👉CotNet Transformer结构	核心结构
YOLOv5	👉Swin Transformer结构	核心结构
YOLOv5	👉多种注意力机制修改	注意力机制
YOLOv5	👉ShuffleAttention注意力机制	注意力机制
YOLOv5	👉CrissCrossAttention注意力机制	注意力机制
YOLOv5	👉S2-MLPv2注意力机制	注意力机制
YOLOv5	👉SimAM注意力机制	注意力机制
YOLOv5	👉SKAttention注意力机制	注意力机制
YOLOv5	👉NAMAttention注意力机制	注意力机制
YOLOv5	👉SOCA注意力机制	注意力机制
YOLOv5	👉CBAM注意力机制	注意力机制
YOLOv5	👉SEAttention注意力机制	注意力机制
YOLOv5	👉更新中	注意力机制

⚠️ 未经允许，禁止 复制/洗稿/转载 等形式使用以下博客代码内容原创部分在一些平台进行发文，违者必究.
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开源｜🚀开源库 YOLOAir 🌟

作者：CSDN芒果汁没有芒果
地址：https://github.com/iscyy/yoloair

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 的部分内容发文章或者博客，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！

注意事项

有些很基础的模块（比如C3、C3HB、C3TR、C3STR等等等），如果没找到，那就是默认比较基础的东西，去yoloair算法库中去找就可以了https://github.com/iscyy/yoloair

改进也需要一些基础，不是完全不懂就能改的文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-436878.html

到了这里，关于CSDN独家｜YOLOv5改进、YOLOv7改进、YOLOv8改进、YOLOX改进目录一览｜YOLO改进模型全系列目录（芒果书系列） | 人工智能专家老师联袂推荐的文章就介绍完了。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！