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

• ☁️：[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

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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上有效涨点啦！！

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·

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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 YOLOv5 、 YOLOv7 和 YOLOv7-tiny 、YOLOv8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

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《芒果改进YOLO高阶指南》推荐

• ☁️：持续更新中

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• ☁️：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

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• ☁️：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

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• ☁️：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

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• ☁️：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

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• ☁️：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！

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• ☁️：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

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• ☁️：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

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• ☁️：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

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• ☁️：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

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• ☁️：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

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• ☁️：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

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• ☁️：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

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• ☁️：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）

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• ☁️：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

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• ☁️：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

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• ☁️：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

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• ☁️：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

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持续更新中

• ☁️：还在更新中

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还在持续更新中！！！

更新篇数不低于20篇

专栏内容有疑问的 可以主动私信我，(因为每天主动私信次数只有5次，所以没法一一私聊大家)✅

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)

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