芒果汁没有芒果
芒果汁没有芒果

芒果改进YOLOv5系列：原创结合Conv2Formers改进结构，Transformer 风格的卷积网络视觉基线模型，超越ConvNeXt结构

  • 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YOLOv5系列：超越ConvNeXt结构，原创结合Conv2Former改进结构，Transformer 风格的卷积网络视觉基线模型，高效涨点、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

    文章目录

      • 一、理论部分
        • 论文动机
        • 论文方法
        • 实验部分
        • 修改结构
      • 二、改进YOLOv5代码 + Conv2Former
        • 改进核心代码
        • 修改部分
        • YOLOv5网络配置文件

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