CSDN独家原创《芒果YOLO改进高阶指南》适用YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等改进专栏,来自人工智能专家唐宇迪老师联袂推荐

《芒果改进YOLO系列高阶指南》目录

该教程为芒果改进YOLO进阶指南专栏,属于《芒果书》系列,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

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  • ☁️:[CSDN原创《芒果改进YOLO高阶指南》推荐!]
  • CSDN博客独家更新出品: 专栏详情:芒果改进YOLO高阶指南

重点: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,而且网络结构都是首发原创更新的, 写的人不多

专栏地址:专栏详情:芒果改进YOLO高阶指南


文章目录

      • 《芒果改进YOLO系列高阶指南》目录
      • `人工智能专家唐宇迪老师`联袂推荐改进博客专栏
      • 一、核心重点:效果涨点
      • 二、专栏地址
      • 三、文章详细目录
    • 《芒果改进YOLO高阶指南》推荐
      • 四、购买须知(必看)

人工智能专家唐宇迪老师联袂推荐改进博客专栏

一、核心重点:效果涨点

有上百名同学 反应和我说 已经在自己的数据集上或者或者公开数据集有效涨点啦!!

包括COCO数据集也能涨点,网络模型改进,配置都是原创首发更新的,直接写论文,香爆了!!!

每个改进点均支持·改进YOLOv5及之前的模型、YOLOv7、YOLOv8、YOLOX、YOLOv6等主流模型·


二、专栏地址

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

https://blog.csdn.net/qq_38668236/category_12232483.html

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三、文章详细目录

其中均适用于基于 YOLOv5YOLOv7YOLOv7-tinyYOLOv8主流模型改进

  • 标题为改进YOLOv5、YOLOv8系列的 也适用于 YOLOv7
  • 标题为改进YOLOv7系列 的 也适用于 YOLOv5 、YOLOv8

《芒果改进YOLO高阶指南》推荐

  • ☁️:持续更新中

  • ☁️:YOLOv5/v7/v8改进最新主干系列BiFormer:顶会CVPR2023即插即用,小目标检测涨点必备,首发原创改进,基于动态查询感知的稀疏注意力机制、构建高效金字塔网络架构,打造高精度检测器

  • ☁️:YOLOv7、YOLOv5、YOLOv8改进多种检测解耦头系列|即插即用:首发最新更新超多种高精度&轻量化解耦检测头(最新检测头改进集合),内含多种检测头/解耦头改进,高效涨点

  • ☁️:YOLOv5/v7/v8 改进首发最新PWConv核心结构|来自最新CVPR2023顶会,进一步轻量化!测试数据集mAP有效涨点,进一步降低参数量,追求更高的 FLOPS

  • ☁️:全网独家首发|YOLOv7改进方式提升(代码二),使得改进难度下降,将网络配置层数从104层极致压缩到24层,更清晰更方便更快的改进YOLOv7,完全对齐官方YOLOv7网络模型数据

  • ☁️:YOLO系列全网首发改进最新:新颖特定任务检测头TSCODE|(适用YOLOv5/v7)创新性Max,即插即用检测头,用于目标检测的特定任务上下文解耦头机制,助力YOLOv7目标检测器高效涨点!

  • ☁️:YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8改进之损失函数EfficiCIoU-Loss:独家首发最新|结合EfficiCIoULoss损失函数(适用于YOLOv5),新的增强预测帧调整并加快帧回归率,加快网络模型收敛

  • ☁️:YOLOv7、YOLOv5、YOLOv8改进之输出COCO指标:输出自定义数据集中small、medium、large大中小目标的mAP值,适用于自定义数据集,精度基本对齐,丰富实验数据,便于对比

  • ☁️:YOLOv5改进、YOLOv7改进、YOLOv8改进|YOLO改进超过50种注意力机制,全篇共计30万字(内附改进源代码),原创改进50种Attention注意力机制和Transformer自注意力机制

  • ☁️:YOLOv5、YOLOv8改进首发最新主干FasterNet系列:最新CVPR2023录用|顶会Backbone,为更快的神经网络追求更高的 FLOPS,超越其他轻量化模型

  • ☁️:SCI期刊写作必备(二):代码|手把手绘制目标检测领域YOLO论文常见的性能对比折线图,一键生成YOLOv7、YOLOv6等主流论文同款图表,包含多种不同功能风格对比图表

  • ☁️:YOLOv7首发改进最新主干FasterNet系列:最新CVPR2023顶会录用Backbone,为更快的神经网络追求更高的 FLOPS,参数量计算量下降、FPS提高

  • ☁️:YOLOv7、YOLOv5改进标签分配策略AlignOTA:创新点Max,首发最新改进为全新AlignOTA标签分配策略,思路来自阿里达摩院出品的DAMOYOLO,打造高性能YOLOv7检测器

  • ☁️:原创最新|SCI写作必备(一)绘制YOLOv7、YOLOv6等论文同款性能对比图-Python:包含多种不同功能风格图表|包括mAP、Params、FPS等对比图表(YOLOv6/YOLOv7同款)

  • ☁️:YOLOv5、YOLOv7改进之实验结果新增mAP75的值(一):新增打印mAP75的值,便于YOLOv5系列模型对比实验获取更多精度数据,丰富实验数据

  • ☁️:YOLOv5、YOLOv7改进之实验结果打印F1 Score的值(二):新增打印F1 Score的值,便于YOLOv5系列模型对比实验获取更多精度数据,丰富实验数据

  • ☁️:YOLOv5、YOLOv7改进之训练结果完善results.png、results.csv打印的数据(三)|全网首发原创制作,新增打印mAP75和F1的值,修改原始风格,丰富实验数据

  • ☁️:YOLOv7、YOLOv5改进之打印热力图可视化:适用于自定义模型,丰富实验数据

持续更新中

  • ☁️:还在更新中

还在持续更新中!!!

更新篇数不低于20篇

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下面链接为《芒果改进YOLO高阶指南》`专栏内容,还在持续更新中…✅

所以敲重点: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 多种改进全部源代码,以及给出思考点,主要是让大家快速进行网络模型改进。✅

重点: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· 群内不定时会发一些其他未公开的Tricks(部分在群内共享以及完善,务必私信博主加进阶交流群,订阅了的读者关注下)✅

四、购买须知(必看)

官方要求:

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订阅专栏,享有专栏所有文章阅读权限。✅
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