连夜看了30多篇改进YOLO的中文核心期刊 我似乎发现了一个能发论文的规律

这篇博文只适合想快速发期刊且基础不是太好的同学看看找找灵感,如果想发的是Sci或者顶会看我这篇博文意义不大,以下也仅仅代表我个人看法


文章目录

    • 0.引言
    • 1.改进YOLOv5的目标检测算法研究
    • 2.面向拥挤行人检测的CA-YOLOv5
    • 3.引入注意力机制的YOLOv5安全帽佩戴检测方法
    • 4.改进YOLOv5的轻量级安全帽佩戴检测方法
    • 5.改进YOLOv5的白细胞检测算法
    • 6.改进YOLOv5的SAR图像舰船目标检测
    • 7.改进YOLOv5的苹果花生长状态检测方法
    • 8.基于YOLOv5的违章建筑检测方法
    • 9.融合SKNet与YOLOv5深度学习的养殖鱼群检测
    • 10.基于YOLOv5 MD的重度粘连小麦籽检测方法
    • 11.改进YOLOv5s的煤矸目标检测
    • 12.基于YOLOv5算法的交通标志识别技术研究
    • 13.侧扫声纳检测沉船目标的改进YOLOv5法
    • 14.基于YOLOv5 网络模型的金枪鱼目标检测
    • 15.融合改进通道和剪枝的口罩人脸检测
    • 16.基于改进YOLOv4算法的铁路扣件检测
    • 17.基于YOLOv4-Tinty的蓝莓成熟度识别方法
    • 18.两类YOLOv4 tiny简化网络及其裂缝检测
    • 19.基于YOLOv4的轻量化目标检测算法
    • 20.基于反馈机制与空洞卷积的道路小目标检测网络
    • 21.基于Siamese-YOLOv4的印刷品缺陷目标检测
    • 22.基于改进YOLOv4算法的轻量化网络设计与实现
    • 23.基于改进YOLOv4的植物检测
    • 24.基于轻量化YOLOv4的交通信息检测
    • 25.一种基于YOLOv4 TIA的害虫检测
    • 26.交通道路行驶车辆识别
    • 27.基于弱语义分割的轻量化交通标志检测网络
    • 28.面向目标识别的轻量化混合卷积神经网路
    • 总结


0.引言

我所看的Paper算法创新一般可以概况分三种:

  • 第1种:焕然一新的创新;比如Faster-RCNN、Yolov1、Transformer、ShuffleNet等,能凭借实力开创出新的算法领域,达到这种水平基本都是顶会的水准了。
  • 第2种:守正出奇的创新;比如将图像金字塔改进为特征金字塔,还有很多是将Nlp那边的模型应用到了CV这边,Transformer就是这样的。
  • 第3种:各种先进算法集成的创新,比如不同领域发表的最新论文的tricks,集成到自己的算法中,发现都有或多或少的提升。

下面选取了近两年知网上一些中文核心期刊,主要是Yolov5和Yolov4,并对期刊里面的创新点做出了标注,可以看到其实并没有很大的改动,但是都让自己的模型有了一些提升,不管是参数量、计算量、还是mAP,所以基本上都是第3种创新,下面就一起来看一下他们是怎么创新的吧(3分钟速看,只读黄色内容就可以)。

1.改进YOLOv5的目标检测算法研究

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2.面向拥挤行人检测的CA-YOLOv5

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3.引入注意力机制的YOLOv5安全帽佩戴检测方法

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4.改进YOLOv5的轻量级安全帽佩戴检测方法

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5.改进YOLOv5的白细胞检测算法

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6.改进YOLOv5的SAR图像舰船目标检测

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7.改进YOLOv5的苹果花生长状态检测方法

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8.基于YOLOv5的违章建筑检测方法

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9.融合SKNet与YOLOv5深度学习的养殖鱼群检测

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10.基于YOLOv5 MD的重度粘连小麦籽检测方法

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11.改进YOLOv5s的煤矸目标检测

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12.基于YOLOv5算法的交通标志识别技术研究

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13.侧扫声纳检测沉船目标的改进YOLOv5法

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14.基于YOLOv5 网络模型的金枪鱼目标检测

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15.融合改进通道和剪枝的口罩人脸检测

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16.基于改进YOLOv4算法的铁路扣件检测

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17.基于YOLOv4-Tinty的蓝莓成熟度识别方法

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18.两类YOLOv4 tiny简化网络及其裂缝检测

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19.基于YOLOv4的轻量化目标检测算法

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20.基于反馈机制与空洞卷积的道路小目标检测网络

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21.基于Siamese-YOLOv4的印刷品缺陷目标检测

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22.基于改进YOLOv4算法的轻量化网络设计与实现

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23.基于改进YOLOv4的植物检测

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24.基于轻量化YOLOv4的交通信息检测

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25.一种基于YOLOv4 TIA的害虫检测

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26.交通道路行驶车辆识别

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27.基于弱语义分割的轻量化交通标志检测网络

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28.面向目标识别的轻量化混合卷积神经网路

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总结

基本上创新点都集中在加入注意力机制、损失函数、主干网络结构;并没有发现什么特别新奇的点子,所以到这里我相信大家心里也应该清楚中文核心发表的大概内容了。


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4.Yolov5如何更换激活函数?

5.如何快速使用自己的数据集训练Yolov5模型

6.连夜看了30多篇改进YOLO的中文核心期刊 我似乎发现了一个能发论文的规律

7.持续更新中。。。

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