芒果改进YOLOv5系列:全网首发最新原创打造RepGhostNeXt结构,基于重参数化结构,实现硬件高效的RepGhost模块、打造全新YOLOv5检测器

  • 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:全网首发最新原创打造RepGhostNeXt结构,基于重参数化结构,实现硬件高效的RepGhost 模块、打造全新YOLOv5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
  • 本文内容包括理论部分改进源代码部分 原创内容,可以直接用来写论文

    文章目录

      • 参数量与计算量均减少
      • 一、RepGhost理论部分
        • RepGhost论文贡献
        • RepGhost网络结构
        • RepGhost结构重新参数化
        • RepGhost 模块
        • 实验部分
        • 消融研究
      • 二、改进YOLOv5 + RepGhost

你可能感兴趣的:(芒果改进YOLO进阶指南,深度学习,神经网络)