芒果汁没有芒果
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芒果改进YOLOv5系列：当MAE遇见卷积操作，全网最新原创 ConXBv2 升级版模型，高效涨点，最新论文版本使用 Masked Autoencoders 共同设计和缩放

  • 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芒果改进YOLO系列：当MAE遇见卷积操作，高效涨点最新ConvNeXt-V2版本使用 Masked Autoencoders 共同设计和缩放、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·私信博主·加·创新点进阶交流群
  • 本文内容包括理论部分和改进源代码部分 为原创内容，可以直接用来写论文
  • 该论文为元旦发布的最新论文

    文章目录

      • 一、理论部分
        • 论文贡献
        • 论文方法
        • 网络设计
        • 实验部分
        • 修改结构
      • 二、改进YOLOv5核心
        • 改进核心代码
        • ConXBv2部分
        • 修改部分

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