这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进：用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv。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。
1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。
2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。
3.涨点效果：SPD-Conv提升小目标识别,实现有效涨点！
目录
YOLOV5改进步骤：
1.步骤一
2.步骤二文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-696792.html
3.yaml文件文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-696792.html
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YOLOv5-5.0版本的四个预训练权重输入的图片尺寸固定为640x640。 但是在YOLOv5-6.1版本，多了几个例如 yolov5l6.pt 末尾带6的预训练权重，这几个权重是在更大分辨率1280x1280进行训练的。 因此我想在自己的电脑上测试一下相同的数据集从640x640到1280x1280效果会有多少提升。 原本是想在
论文：https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf github：SPD-Conv/YOLOv5-SPD at main · LabSAINT/SPD-Conv · GitHub 摘要：卷积神经网络(CNNs)在计算即使觉任务中如图像分类和目标检测等取得了显著的成功。然而，当图像分辨率较低或物体较小时，它们的性能会灾难性下降。这是由于现有CNN常见的设计
💡魔改YOLO系列算法，助力涨点，助力科研。通过添加注意力机制 SE/CBAM/CoordAtt/ECA /SimAM/CrissCrossAttention/ SKAttention/GAMAttention/S2-MLPv2/NAM 等；网络轻量化方法通过更换主干特征提取网络为 MobileNetV3/ShuffleNetV2/EfficientNetv2/Ghostnet/深度可分离卷积/PP-LCNet/mobileone/Ghostnetv2/ELAN 等；优化原
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
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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
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前 言： 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLO，已经集合了大量的trick，但是在处理一些复杂检测问题的时候，还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章，将重点对YOLOv8、YOLOv7以及YOLOv5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
