芒果汁没有芒果
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改进YOLOv7系列：首发最新基于GFL损失函数，让模型无损涨点，NeurIPS 顶会论文｜无cost涨点，多种热门检测模型已使用

  • 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：芒果改进YOLOv7系列：首发最新基于 Generalized Focal Loss损失函数，让模型无损涨点，NeurIPS 顶会论文｜无cost涨点，多种热门检测模型已使用、打造全新YOLOv7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 为原创内容，可以直接用来写论文

    文章目录

      • 一、Generalized Focal Loss 理论部分 + YOLOv7代码
        • 问题一 classification score 和 IoU/centerness score 训练测试不一致。
        • 问题二 bbox regression 采用的表示不够灵活，没有办法建模复杂场景下的uncertainty。

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