芒果框架（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

人工智能专家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·

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

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

《芒果改进YOLO高阶指南》推荐

💡🎈☁️：持续更新中

💡🎈☁️：持续更新中

💡🎈☁️：YOLOv5/v7/v8全网首发改进最新论文主干InceptionNeXt：当 Inception 遇到 ConvNeXt 系列                  ，即插即用



    




    




    




 ，小目标检测涨点必备















，颜水成大佬团队出品

💡🎈☁️：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

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)

官方要求：

购买须知本专栏为图文内容














，最终完结不会低于15篇文章


     


     


     


。✅

订阅专栏    
    
    
    
，享有专栏所有文章阅读权限
 




 




 




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本专栏为虚拟产品


     


     


     


，一经付款概不退款
 




 




 




 ，敬请谅解   

   

   

   
。✅

除了以上官方的规则以外   

   

   

   
，其他的 服务or规则 为博主提供的 

     

     

     

，博主具有最终解释权 

     

     

     

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，这是自愿的！ 和专栏的内容相关的问题  
     
     
     
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 ，看到会回 



 



 



 
，（如果是一些简单的基础问题                  ，可以先尝试百度） 重点：付费订阅的是所有文章的阅读权限



    




    




    




 ，订阅不是买的加交流群的群费！（这个群不是必须的















，是免费的                   ，交流群是博主提供的



     



     



     



 ，博主具有最终解释权） 对于不友好的人或者态度














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