改进YOLOv7-Tiny系列:首发改进结合BiFPN结构的特征融合网络,网络融合更多有效特征,高效涨点相关推荐

  1. 【YOLOv7/v5系列算法改进NO.45】首发最新特征融合技术RepGFPN(DAMO-YOLO)

    文章目录 前言 一.解决问题 二.基本原理 三.​添加方法 四.总结 前言 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的 ...

  2. [YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.5]改进特征融合网络PANET为BIFPN(更新添加小目标检测层yaml)

     前      言:作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5,已经集合了大量的trick,但是在处理一些复杂背景问题的时候,还是容易出现错漏检的问题.此后的系列文章,将重点对YOLOv5的如何改 ...

  3. [YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.33]引入GAMAttention注意力机制

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  4. YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5系列算法改进【NO.6】增加小目标检测层,提高对小目标的检测效果

    前 言:作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLO,已经集合了大量的trick,但是在处理一些复杂检测问题的时候,还是容易出现错漏检的问题.此后的系列文章,将重点对YOLOv8.YOLOv7以及YOL ...

  5. [YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.21]CNN+Transformer——主干网络替换为又快又强的轻量化主干EfficientFormer

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  6. [YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.20]Involution新神经网络算子引入网络

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  7. [YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.7]损失函数改进

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  8. YOLOv5、v7改进之二十六:改进特征融合网络PANet为ASFF自适应特征融合网络

    前 言:作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5.v7系列算法,已经集合了大量的trick,但是在处理一些复杂背景问题的时候,还是容易出现错漏检的问题.此后的系列文章,将重点对YOLO系列算法的 ...

  9. [YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.17]CNN+Transformer——融合Bottleneck Transformers(更新,代码已开放分享)

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