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💡本篇内容：YOLOv8改进Swin Transformer：在基础SwinTransformer结构的基础上进行多种改进结构
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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 在这篇文章中， 将 BiFPN 思想加入到 YOLOv8 结构中 该版本为高效简洁版，涨点多、还速度快（实际效果反馈） 本篇博客 不占用 高阶专栏的总篇数计划中 应之前群友的要求，加一个 《补充篇》 ，仅仅是补充
💡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
💡 本篇内容 ：YOLOv8全新Neck改进：RepBiPAN 结构升级版，为目标检测打造全新融合网络，增强定位信号，对于小目标检测的定位具有重要意义 💡🚀🚀🚀本博客 改进源代码改进 适用于 YOLOv8 按步骤操作运行改进后的代码即可 💡本文改进 Neck部分和DETRHead系列检测头部分 方式
-💡统一使用 YOLO 代码框架， 结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。 🔥 《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
改良YOLOv8网络架构 | 采用SwinTransformer网络 | 借助位移窗口实现视觉变换 | 计算机视觉 随着计算机视觉技术的不断发展，研究人员们也在不断尝试对各种神经网络进行改良，以提高它们的性能和准确度。其中比较流行的一个目标检测算法就是YOLOv8，但是它依然存在一些不足之处
💡统一使用 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】 、 【NMS】 、 【Loss计算方式】 、 【自注
参考：(7条消息) 改进YOLOv5系列：3.YOLOv5结合Swin Transformer结构，ICCV 2021最佳论文 使用 Shifted Windows 的分层视觉转换器_芒果汁没有芒果的博客-CSDN博客 本科生工科生cv改代码 本来做的7，但是7报错一直解决不了，我就试试5 1、先是第一个报错 解决：在yolo.py里 2、 解决：common里删
💡 本篇内容 ：YOLOv8原创改进最新CVPR2023主干系列：博客提出了一个独创结构FasterNeXt，超10个数据集上已涨点，可直接写模型改进 💡 🚀🚀🚀内含·改进源代码·，按步骤操作运行改进后的代码即可 改进结构为博主原创结构， 部分涨点效果反馈 一览,只统计了一小部分🚀🚀
本篇文章的内容是在大家得到一个 改进版本的 C2f一个新的注意力机制、或者一个新的卷积模块、或者是检测头的时候如何 替换我们YOLOv8模型中的原有的模块 ，从而用你的模块去进行训练模型或者检测。因为最近开了一个专栏里面涉及到挺多改进的地方，不能每篇文章都去讲
本文给大家带来的改进机制是利用 YOLO-MS 提出的一种针对于实时目标检测的 MSBlock 模块 (其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块) ， 我们将其用于C2f中组合出一种新的结构，来替换我们网络中的模块可以达到一种轻量化的作用，我将其用于我的数据集上实验，包括多个类
