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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 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
目录 1.背景介绍 论文题目：《Coordinate Attention for Efficient Mobile NetWork Design》论文地址： https://arxiv.org/pdf/2103.02907.pdf 2.原理介绍 3.YOLOv5改进： 3.1common中加入下面代码 3.2在yolo.py中注册 3.3添加配置文件 4.yolov7改进 4.1 在common中加入以下代码 4.2在yolo.py中注册 4.3添加配置文件 本
YOLOv5训练好的火焰检测模型，并包含2000张标注好的火焰和烟雾数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为fire， 有QT界面 采用pytrch框架，代码是python的 火灾检测数据集-1 YOLOv3火焰识别训练模型： https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85438269 yolov5火焰识别训练模型+数据集： https
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