芒果汁没有芒果
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改进YOLOv7系列：最新结合DO-DConv卷积、Slim范式提高性能涨点，打造高性能检测器

  • 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 基于 YOLOv7、YOLOv7-Tiny 、YOLOv5、YOLOv6、YOLOX、YOLOv4 结合Slim范式+ DO-DConv 打造高性能、轻量级检测器 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
  • 全文字数一共为18196

文章目录

    • 参数对比(均减少)
    • 一、论文理论部分
      • DO-DConv部分
        • 基本原理
        • 区别
      • Slim部分
        • 使用轻量级卷积
        • Slim范式
      • 部分实验表格参考
    • 二、在YOLOv5系列中应用DO-DConv
      • 代码部分
    • 三、在YOLOv7系列中应用DO-DConv + Slim范

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