YOLOv7 更换Neck之 BiFPN

10月前作者：迪菲赫尔曼分类：Toy博客阅读(43) 违法举报

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yoloV5更换BiFPN结合小目标检测层

本文章纯属记录学习使用，我也不太明白是否为小目标检测层，不对的地方还希望一块交流 yolov5初始模型在特征融合时只对P3、P4、P5、三个特征层进行了融合，添加小目标检测层的目的是把P2 （也就是yaml文件中第二个conv层得到的特征图）也加入到特征融合中。 P2位于低特

2023年04月15日
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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】

2024年02月01日
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提速YOLOv7：用MobileNetV3更换骨干网络加速目标检测

2023年05月19日
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yolov5-7.0 添加BiFPN

BiFPN是目标检测中神经网络架构设计的选择之一，为了优化目标检测性能而提出。主要用来进行多尺度特征融合，对神经网络性能进行优化。来自EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection这篇论文。在这篇论文中，作者主要贡献如下：首先，提出了一种加权双向特征金字塔网

2024年02月17日
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YOLOv5的Neck端设计

YOLOv5的Neck端设计在上一篇《YOLOv5的Backbone设计》中，我们从yolov5的backbone配置文件出发，细致讲解了backbone的网络架构及各模块的源码和结构，对骨架网络有了较为全面的初步认知。接下来我们会循着之前的学习思路，继续深入到网络结构源码中去探寻YOLO的Neck端设计。网络

2024年02月07日
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【YOLOv5】Backbone、Neck、Head各模块详解

Yolov5是一种目标检测算法，采用基于Anchor的检测方式，属于单阶段目标检测方法。相比于Yolov4，Yolov5有着更快的速度和更高的精度，是目前业界领先的目标检测算法之一。 Yolov5基于目标检测算法中的one-stage方法，其主要思路是将整张图像划分为若干个网格，每个网格预测出该

2024年02月03日
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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

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2024年02月07日
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YOLOv8改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet + BiFPN突破涨点极限

本文给大家带来的改进机制是华为VanillaNet主干配合 BiFPN 实现融合涨点，这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验，其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制，其主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高

2024年01月19日
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2024年02月20日
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YOLO 社区自前两次发布以来一直情绪高涨！随着中国农历新年2023兔年的到来，美团对YOLOv6进行了许多新的网络架构和训练方案改进。此版本标识为 YOLOv6 v3.0。对于性能，YOLOv6-N在COCO数据集上的AP为37.5%，通过NVIDIA Tesla T4 GPU测试的吞吐量为1187 FPS。YOLOv6-S以484 FPS的速度得到了超过

2024年02月05日
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