芒果改进目录一览｜改进YOLOv5、YOLOv7等YOLO模型全系列目录

芒果改进系列必读

博客内 的改进文章，内均包含多种模型改进方式，均适用于YOLOv5系列 以及 YOLOv7系列 改进（重点）！！！

专栏创新点教程 均有不少同学反应和我说已经在自己的数据集上有效涨点啦！！ 包括COCO数据集也能涨点

对应专栏订阅的越早，就可以越早使用原创创新点去改进论文，抢先一步

其中均适用于基于 YOLOv5 、 YOLOv7 和 YOLOv7-tiny 主流模型改进

• 标题为改进YOLOv5系列的 也适用于 YOLOv7
• 标题为改进YOLOv7系列 的 也适用于 YOLOv5

以下内容改进，均原创来自 CSDN芒果汁没有芒果

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YOLO网络模型源代码训练推理教程解析

• 手把手调参最新 YOLOv7 模型 推理部分（一）
• 手把手调参最新 YOLOv7 模型 训练部分（二）

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YOLO系列期刊创新点总结

• ☁️：国庆假期浏览了几十篇YOLO改进英文期刊，总结改进创新的一些相同点(期刊创新点持续更新)

• ☁️：国庆假期看了一系列图像分割Unet、DeepLabv3+改进期刊论文，总结了一些改进创新的技巧

最新创新点改进<进阶> （推荐）

以下内容只在CSDN芒果汁没有芒果博客专栏中（全网首发最新）专栏持续更新中✅

每篇博客 均为原创内容，内含理论部分 以及 YOLO+多种改进代码，以及给出思考点，主要是让大家快速进行网络模型改进。✅

本专栏为YOLO改进指南进阶专栏 ，均为全网独家首发内容，文章质量较高

目录

• ☁️：CSDN原创YOLO进阶目录 | 《芒果改进YOLO进阶指南》推荐！

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• ☁️：改进YOLOv7系列：全网首发Dense设计核心最新提出DenseOne密集网络(适用YOLOv5)，从另一个视角改进YOLO目标检测模型，打造高性能检测器

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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

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• ☁️：改进YOLOv7、YOLOv5系列：手把手最新结合多种类Loss，包括PolyLoss / VarifocalLoss / GeneralizedFLoss / QualityFLoss / DFL等

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• ☁️：改进YOLOv5、YOLOv7系列：首发最新改进一种强大性能的全新架构(顶会2022), 该架构精度超越TPH-YOLOv5, 新范式高效涨点

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Transformer 之 MobieViT 完整系列三个大版本 改进

包括MobileViT、MobileViT v2、 MobileViT v3

• ☁️：芒果改进YOLOv7、YOLOv5系列：全网首发最新 MobileViTv3 系列最强版本（三）｜轻量化Transformer视觉转换器，简单有效地融合了本地全局和输入特征

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• ☁️：芒果改进YOLOv7、YOLOv5系列：全网首发最新苹果续作加强版 MobileViTv2 结构(二)，提出移动视觉 Transformer 的可分离自注意力机制

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• ☁️：芒果改进YOLOv7、YOLOv5系列：最新结合 ICLR2022 顶会|轻量通用的 MobileViT 结构 Transformer，轻量级、通用且移动友好的视觉转换器，MobileViT系列一

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• ☁️：更新中

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还在持续更新中！！！

最新创新点改进 （推荐）

博主开源的YOLOAir算法库中没有集成的创新点，仅在下列博客中

目录

• ☁️：CSDN独家全网首发专栏 | 《目标检测YOLO改进指南》改进涨点推荐！

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• ☁️：改进YOLOv7系列：最新结合即插即用CA(Coordinate attention) 注意力机制(适用于YOLOv5)，CVPR 2021 顶会助力分类检测涨点！

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• ☁️：改进YOLOv7系列：首发最新结合Global Context Modeling结构(附YOLOv5改进)，目标检测高效涨点

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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

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• ☁️：改进YOLOv7系列：结合Adaptively Spatial Feature Fusion自适应空间特征融合结构，提高特征尺度不变性

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• ☁️：改进YOLOv5系列：首发结合最新Extended efficient Layer Aggregation Networks结构，高效的聚合网络设计，提升性能

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• ☁️：改进YOLOv7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

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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

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• ☁️：改进YOLOv7系列：结合最新即插即用的动态卷积ODConv，高效涨点

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• ☁️：改进YOLOv7系列：首发结合最新Transformer视觉模型MOAT结构：交替移动卷积和注意力带来强大的Transformer视觉模型，超强的提升

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• ☁️：改进YOLOv7系列：首发结合最新Centralized Feature Pyramid集中特征金字塔，通过COCO数据集验证强势涨点

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• ☁️：改进YOLOv7系列：首发结合 RepLKNet 构建 最新 RepLKDeXt 结构｜CVPR2022 超大卷积核, 越大越暴力,大到31x31, 涨点高效

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• ☁️：改进YOLOv5系列：4.YOLOv5_最新MobileOne结构换Backbone修改，超轻量型架构，移动端仅需1ms推理！苹果最新移动端高效主干网络

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• ☁️：改进YOLOv7系列：最新HorNet结合YOLOv7应用！ | 新增 HorBc结构，多种搭配，即插即用 | Backbone主干、递归门控卷积的高效高阶空间交互

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注意力机制系列（CSDN芒果汁没有芒果 首发）

（内容均为CSDN芒果汁没有芒果首发！！在别的地方看到的 都是源于此）

目录

• 改进YOLOv5, YOLOv7系列：1.YOLO超全注意力机制汇总 | S2A, SE,SimAM, SKA,ShA, SOCA, CA, CBAM, CrissCrossA, NAM, GAM等(注意力机制汇总)

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其他改进点博客教程

目录

• ☁️：改进YOLOv5系列：结合ShuffleNet V2主干网络，高效CNN架构设计的实用指南

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• ☁️：改进YOLOv7系列： 最新结合用于小目标的新CNN卷积构建块

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• ☁️：改进YOLOv5系列：增加Swin-Transformer小目标检测头

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• ☁️：改进YOLOv7系列：最新结合BoTNet Transformer结构，一种简单却功能强大的backbone，自注意力提高模型性能

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• ☁️：改进YOLOv7系列：首发结合CotNet Transformer结构，指导动态注意力矩阵的学习，增强视觉表示能力。

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• 改进YOLOv5系列：29.YOLOv5 结合 极简又强大的RepVGG 重参数化模型结构

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• 改进YOLOv7系列：28.YOLOv7 结合 Swin Transformer V2结构，Swin Transformer V2：通向视觉大模型之路

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• 改进YOLOv5系列：27.YOLOv5 结合 Swin Transformer V2结构，Swin Transformer V2：通向视觉大模型之路

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• 改进YOLOv7系列：26.CVPR2022. ConvNeXt结合YOLOv7 | 基于ConvNeXt结构 构建 CNeB 模块

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• 改进YOLOv7系列：25.YOLOv7 加入RepVGG模型结构，重参数化 极简架构

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• 改进YOLOv7系列：24.添加SimAM注意力机制

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• 改进YOLOv7系列：23.YOLOv7添加CBAM注意力机制

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• 改进YOLOv7系列：22.最新HorNet结合YOLOv7应用

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• 改进YOLOv7系列：21.添加ShuffleAttention注意力机制

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• 改进YOLO系列：4.YOLOv5_最新MobileOne结构换Backbone修改，超轻量型架构，移动端仅需1ms推理！苹果最新移动端高效主干网络

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• 改进YOLO系列：10.最新HorNet结合YOLO应用首发！ | 多种搭配，即插即用 | Backbone主干、递归门控卷积的高效高阶空间交互

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• 改进YOLO系列：9.BoTNet Transformer结构的修改

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• 改进YOLO系列：8.增加ACmix结构的修改,自注意力和卷积集成

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• 改进YOLO系列：7.修改DIoU-NMS,SIoU-NMS,EIoU-NMS,CIoU-NMS,GIoU-NMS

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• 改进YOLO系列：6.修改Soft-NMS,Soft-CIoUNMS,Soft-SIoUNMS

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• 改进YOLO系列：5.CotNet Transformer结构的修改

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• 改进YOLO系列：4.YOLOv5_最新MobileOne结构换Backbone修改

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• 改进YOLO系列：3.Swin Transformer结构的修改

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• 改进YOLO系列：2.PicoDet结构的修改

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• 改进YOLO系列：1.多种注意力机制修改

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• 改进YOLO系列：12.添加ShuffleAttention注意力机制

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• 改进YOLO系列：13.添加CrissCrossAttention注意力机制

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• 改进YOLO系列：14.添加S2-MLPv2注意力机制

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• 改进YOLO系列：15.添加SimAM注意力机制

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• 改进YOLO系列：16.添加SKAttention注意力机制

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• 改进YOLO系列：17.添加NAMAttention注意力机制

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• 改进YOLO系列：18.添加SOCA注意力机制

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• 改进YOLO系列：18.添加CBAM注意力机制

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• 改进YOLO系列：19.添加SEAttention注意力机制

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• 改进YOLO系列：20.添加GAMAttention注意力机制

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