YOLOv5改进主干结构系列:最新原创提出改进 QARepNeXt 结构,基于最新 QARepVGG 结构,美团提出的一种量化感知方法:再一次让 RepVGG 变得更好

  • 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、YOLOv8芒果改进YOLO系列:芒果改进YOLOv5系列:基于最新 QARepVGG 结构, 原创提出改进 QARepNeXt 结构,基于美团提出一种量化感知方法:再一次让 RepVGG 变得更好、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

  • 该论文为美团技术团队发布的论文

    文章目录

      • 一、理论部分 + YOLOv5 代码改进
          • 2. 深入研究重参数化结构的量化失败
          • 3. 量化友好的重新参数化
        • 实验部分
      • 二、改进YOLOv5核心 应用 QARepV

你可能感兴趣的:(芒果改进YOLO进阶指南,人工智能,深度学习)