芒果汁没有芒果
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改进YOLOv7系列：首发最新结合多种X-Transformer结构新增小目标检测层，让YOLO目标检测任务中的小目标无处遁形

  • 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 等网络 首发最新结合多种X-Transformer结构新增小目标检测层，使用四个检测层，包含多种X-Transformer小目标检测网络设计，通过探索不同Self-Attention的预测潜力新增了一个多种X-Transformer 结构检测层。让YOLO目标检测任务中的小目标无处遁形，打造高性能、轻量级检测器 改进。代码直接运行
  • 重点：有不少同学已经反应 该创新点专栏的教程 提供的网络结构 在自有数据集上有效涨点!!!
  • 专栏读者可以私信博主加创新点改进交流群

文章目录

    • 原始YOLOv7参数
    • 新增Transformer检测层YOLOv7参数
    • 为什么要给YOLOv7增加一个新的检测层
    • 一、YOLOv7网络结构图
    • 代码部分（增加一个Transformer小目标检测层）
    • 二

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他