YOLOv7改进：加入解耦头Decoupled_Detect，涨点明显
💡💡💡本文全网首发独家改进：Decoupled_Detect，Hybrid Channels 策略重新设计了一个更高效的解耦头结构 Decoupled_Detect | 亲测在多个数据集能够实现涨点，多尺度特性在小目标检测表现也十分出色。 收录： YOLOv7高阶自研专栏介绍： http://t.csdnimg.cn/tYI0c ✨✨✨前沿最新计算机顶会复现 🚀🚀🚀YOLOv7自研创新结合，轻松...
YOLOv7优化：独家创新（Partial_C_Detect）检测头结构创新，实现涨点 | 检测头新颖创新系列
💡💡💡本文独家改进：独家创新（Partial_C_Detect）检测头结构创新，适合科研创新度十足，强烈推荐 SC_C_Detect | 亲测在多个数据集能够实现大幅涨点 收录： YOLOv7高阶自研专栏介绍： http://t.csdnimg.cn/tYI0c ✨✨✨前沿最新计算机顶会复现 🚀🚀🚀YOLOv7自研创新结合，轻松搞定科研 🍉🍉🍉持续更新中，定期更新不同数据集涨点情况 1.Par...
YOLOv5优化：独家创新（SC_C_Detect）检测头结构创新，实现涨点 | 检测头新颖创新系列
💡💡💡本文独家改进：独家创新（SC_C_Detect）检测头结构创新，适合科研创新度十足，强烈推荐 SC_C_Detect | 亲测在多个数据集能够实现大幅涨点 目录 1. SC_C_Detect介绍 2. SC_C_Detect加入YOLOv5 2.1 新建models/head_improve.py ...
YOLOv7改进：极简的神经网络模型 VanillaNet---VanillaBlock助力检测，实现暴力涨点 | 华为诺亚2023
ck，以极简主义的设计为理念，网络中仅仅包含最简单的卷积计算，去掉了残差和注意力模块，二次创新引入到YOLOv7中取得了不俗的效果。 极简模块VanillaBlock | 亲测在多个数据集实现涨点； 收录： YOLOv7高阶自研专栏介绍： http://t.csdnimg.cn/tYI0c ✨✨✨前沿最新计算机顶会复现 🚀🚀🚀YOLOv7自研创新结合，轻松搞定科研 🍉🍉🍉持续更新中，定期更新...
YOLOv8血细胞检测（17）：极简的神经网络模型 VanillaNet---VanillaBlock助力检测实现涨点的同时降低参数量 |华为诺亚2023
💡💡💡本文独家改进：VanillaBlock极简的神经网络，引入到YOLOv7实现涨点的同时降低参数量 VanillaBlock | 亲测在血细胞检测项目中涨点，map@0.5 从原始0.895提升至0.90，YOLOv8n GFLOPs 8.1降低到6.2 收录专栏： 💡💡💡YOLO医学影像检测：http://t.csdnimg.cn/N4zBP ✨✨✨实战医学影像检测项目，通过创新点验证涨点...
YOLOv7改进---注意力机制： EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力、效果优于ECA、CBAM、CA | 小目标涨点明显 | ICASSP2023
💡💡💡本文属于原创独家改进：EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力、效果优于ECA、CBAM、CA EMA | 亲测在多个数据集实现暴力涨点，强烈推荐，独家首发； 收录： YOLOv7高阶自研专栏介绍： http://t.csdnimg.cn/tYI0c ✨✨✨前沿最新计算机顶会复现 🚀🚀🚀YOLOv7自研创新结合，轻松搞定科研 🍉🍉🍉...
首发出炉Yolov5/Yolov7涨点神器：华为诺亚2023极简的神经网络模型 VanillaNet---VanillaBlock助力检测，实现暴力涨点
在crack缺陷检测项目map 0.954提升至 0.979，涨点明显，博主多个数据集亲测有效，实现暴力涨点； 1.VanillaNet 论文：https://arxiv.org/pdf/2305.12972.pdf 来自华为诺亚、悉尼大学的研究者们提出了一种极简的神经网络模型 VanillaNet，以极简主义的设计为理念，网络中仅仅包含最简单的卷积计算，去掉了残差和注意力模块，在...
首发Yolov8涨点神器：华为诺亚2023极简的神经网络模型 VanillaNet---VanillaBlock助力检测，实现暴力涨点
强烈推荐：博主多个数据集亲测有效，实现暴力涨点，可快速迁移到论文创新性十足，刚新鲜出炉的论文，华为诺亚共同提出！！！ 1.VanillaNet 论文：https://arxiv.org/pdf/2305.12972.pdf 来自华为诺亚、悉尼大学的研究者们提出了一种极简的神经网络模型 VanillaNet，以极简主义的设计为理念，网络中仅仅包含最简单的卷积计算，去掉了残差和注意力模块，...
Yolov8涨点神器：注意力机制---多头上下文集成（Context Aggregation）的广义构建模块，助力小目标检测，暴力涨点
🏆🏆🏆🏆🏆🏆Yolov8魔术师🏆🏆🏆🏆🏆🏆 ✨✨✨魔改网络、复现前沿论文，组合优化创新 🚀🚀🚀小目标、遮挡物、难样本性能提升 🍉🍉🍉定期更新不同数据集涨点情况 2.Context Aggregation介绍 论文：https://arxiv.org/abs/2106.01401 仅需22M参数量，所提CONTAINER在ImageNet数据集取得了82.7%的的top1精度，以2....
Yolov5/Yolov7涨点技巧：MobileViT移动端轻量通用视觉transformer，MobileViTAttention助力小目标检测，涨点显著
1. MobileViT介绍 论文：https://arxiv.org/abs/2110.02178 现有博客都是将MobileViT作为backbone引入Yolov5，因此存在的问题点是训练显存要求巨大，本文引入自注意力的Vision Transformer(ViTs)：MobileViTAttention MobileViT是一种基于Transformers的轻...