YOLOV7改进-MPDiou
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YOLOV7改进-加入最新的Shape-IoU
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YOLOV7改进-添加CoordConv
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YOLOV7改进-对小目标有提点的Omni-Dimensional Dynamic Convolution
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YOLOV7改进-针对小目标的NWD
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YOLOV7改进模型剪枝
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YOLOV7改进-轻量级上采样算子CARAFE
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YOLOV8改进-又轻量又提点的SlimNeck
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YOLOV7改进-空洞卷积+共享权重的Scale-Aware RFE
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YOLOV7改进-DSConv.
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YOLOV7改进-中心化特征金字塔ECV-Block
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YOLOV7改进-具有位置编码信息的Attention-based Intrascale Feature Interaction
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YOLOV7改进-Soft-NMS(支持多种IoU变种选择)
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YOLOV7改进-(轻量化Neck)基于VoVGSCSP的SlimNeck
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YOLOV7改进-对小目标有效的BiFormer注意力机制(附带在yolov7中简易添加注意力的详细教程)
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YOLOV7改进-具有隐式知识学习的Efficient解耦头
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YOLOV5改进-重参数化Transformer-RepViT
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全网最快!YOLOV7改进-利用华为2023最新GOLD-YOLO中的Gatherand-Distribute进行改进特征融合模块
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YOLOV7改进-添加FasterNet中的PConv
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YOLOV7改进-对小目标有利的Scale Sequence Feature Fusion
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YOLOV7改进-添加SAConv.
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YOLOV7改进-添加Deformable Conv V2
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YOLOV5改进-(CVPR2023)具有级联分组注意力的EfficientViT
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YOLOV5改进-添加EIOU,SIOU,AlphaIOU.
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YOLOV8改进-如何在yaml中添加注意力层
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YOLOV8改进-使用DCNV3优化DyHead,参考YOLOV7-AUX设计YOLOV8辅助训练头
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RTDETR改进项目介绍~支持多个基准模型,改进方案过百种~
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YOLOV7改进-Wise IoU
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YOLOV5改进-对小目标有利的Scale Sequence Feature Fusion
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探究深度学习中预训练权重对改进和精度的影响!
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RTDETR改进-最新的FPN变种High-level Screening-feature Pyramid Networks,并对其进行二次创新
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YOLOV8改进-使用最新的EMA注意力机制与C2f-Faster融合 C2f-Faster-EMA
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YOLO5改进-ICCV2023动态蛇形卷积
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YOLO7改进-ICCV2023动态蛇形卷积
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YOLOV5改进-基于FasterNet轻量化模型提出C3-Faster
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YOLOV7改进-添加基于注意力机制的目标检测头(DYHEAD)
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YOLOV8改进-基于CVPR2021-CA注意力机制进行改进并强化DCNV2中的offset和mask生成
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不想改YOLO?YOLO感觉不好发?要不来试试RT-DETR?
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YOLOV5改进-对小目标有提点的Omni-Dimensional Dynamic Convolution主干
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YOLOV5改进-Efficient解耦头
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YOLOV5改进-(2023轻量级Transformer)EfficientViT