改进YOLOv5系列:首发结合最新CSPNeXt主干结构(适用YOLOv7),高性能,低延时的单阶段目标检测器主干,通过COCO数据集验证高效涨点

  • 该教程包含大量的原创首发改进方式, 所有文章都是原创首发改进内容
    降低改进难度,改进点包含最新最全的Backbone部分、Neck部分、Head部分、注意力机制部分、自注意力机制部分等完整教程
  • 本篇文章基于 YOLOv5、YOLOv7、YOLOv7-Tiny 结合最新CSPNeXtL主干结构 高效涨点改进,代码直接运行
  • 专栏读者可以私信博主加创新点改进交流群

    文章目录

      • 一、CSPNeXt 理论部分
        • 1.CSPNeXt 结构
        • 2.CSPNeXtBlock 结构
        • 3.CSPNeXt-Neck 结构
        • 4.实验对比
      • 二、在YOLOv5系列中使用 CSPNeXt结构 应用
      • 三、在YOLOv5系列中结合 CSPNeXt主干结构 应用
      • 四、在YOLOv5系列中结合 CSPNeXt主干 和 CSPNeXt-Neck 应用
      • 五、在YOLOv7系列中使用CSPNeXt结构应用

你可能感兴趣的:(目标检测YOLO改进指南,深度学习,目标检测,计算机视觉)