芒果汁没有芒果
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改进YOLOv7系列：全网首发最新基于TOOD标签分配策略改进，提出变种ODRTA模型(适用YOLOv5改进)，任务对齐学习TAL，刷新单阶段目标检测新纪录

  • 该教程为改进进阶指南，包含大量的原创首发改进方式, 所有文章都是全网首发原创改进内容
  • 本篇文章 基于 YOLOv5、YOLOv7等网络改进YOLO系列：全网首发最新结合TOOD任务对齐学习，刷新单阶段目标检测新纪录的 Task-aligned One-stage Object Detection，打造高性能检测器。
  • 重点：有不少同学已经反应 专栏的教程 提供的网络结构 在数据集上有效涨点!!! 进阶专栏内容持续更新中☁️️，订阅了该专栏的读者务必·私信博主·加·全新创新点进阶交流群·群内不定时会发一些其他未公开的Tricks.
  • 另外本文提出 原创YOLOv7+TOOD变种改进结构，并进行改进优化，内容包括理论部分和改进代码，代码直接运行

    文章目录

      • 一、TOOD论文理论解析
        • 1. 贡献
        • 2. 介绍
        • 3. 方法
        • 4. 任务对齐 Head
        • 5. 任务对齐预测器 (TAP)
        • 6. Task Alignment Learning

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