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改进YOLOv5系列:10.最新HorNet结合YOLO应用首发! | 多种搭配,即插即用 | Backbone主干、递归门控卷积的高效高阶空间交互高效

2023-02-28

💡统一使用YOLOv5代码框架,结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。🌟本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】、【NMS】、【Loss计算方式】、【自注意力机制】、【数据
  • 💡统一使用 YOLOv5 代码框架,结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。
  • 🌟本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含【Backbone特征主干】【Neck特征融合】【Head检测头】【注意力机制】【IoU损失函数】【NMS】【Loss计算方式】【自注意力机制】、【数据增强部分】【标签分配策略】、【激活函数】等各个部分。

🔥🔥🔥YOLO系列 + HorNet系列 应用为 CSDN芒果汁没有芒果 首发更新内容!!!

本篇是《HorNet 递归门控卷积结构🚀》的修改 演示

更新
🔥🔥🔥更新:新增YOLO中加入 C3HB 🚀 结构,参数量和计算量微涨

论文地址:https://arxiv.org/abs/2207.14284

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