《芒果改进YOLO系列进阶指南》目录
本目录为芒果改进YOLO进阶指南专栏目录 ，均为全网独家首发内容。
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进阶指南》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。✅
⚠️ 未经允许，禁止 复制/洗稿/转载 等形式使用以下博客原创部分进行发文，违者必究.
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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）✅
专栏地址：芒果改进YOLO进阶指南
人工智能专家唐宇迪老师联袂推荐改进博客专栏
唐宇迪老师的推荐，想必大家多多少少都看过或者听过人工智能专家唐宇迪老师的课程。
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_12078347.html
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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系列的 也适用于YOLOv7 - 标题为
改进YOLOv7系列的 也适用于YOLOv5
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💡🎈☁️：芒果改进YOLOv5系列：首发更新｜改进用于微小目标检测的Normalized Gaussian Wasserstein Distance，助力YOLOv5涨点，小目标检测的一种新的包围框相似度度量
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💡🎈☁️：芒果改进YOLOv5系列：2023年最新论文出品｜结合设计硬件感知神经网络设计的高效 Repvgg 式 ConvNet 网络结构 EfficientRep ，该网络结构效果SOTA，涨点利器
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💡🎈☁️：芒果改进YOLOv7系列：独家首发更新｜改进用于小目标检测的归一化高斯 Wasserstein Distance Loss，提升小目标检测的一种新的包围框相似度度量，助力YOLOv7涨点
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💡🎈☁️：芒果改进YOLOv7系列：最新结合｜2023年最新论文设计高效 RepFPN 结构，具有硬件感知神经网络设计 ，该网络结构表现强势
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💡🎈☁️：芒果改进YOLOv5系列：首发使用最新Wise-IoU损失函数，具有动态聚焦机制的边界框回归损失，YOLO涨点神器，超越CIoU, SIoU性能，提出了BBR的基于注意力的损失WIoU函数
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💡🎈☁️：芒果改进YOLOv7系列：超越ConvNeXt结构，原创结合Conv2Former改进结构，Transformer 风格的卷积网络视觉基线模型，高效涨点
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💡🎈☁️：改进YOLOv5、YOLOv7系列：首发最新改进一种强大性能的全新架构(顶会2022), 该架构精度超越TPH-YOLOv5, 新范式高效涨点
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💡🎈☁️：改进YOLOv5系列：NeurIPS顶会论文，模型无损涨点｜首发最新改进广义焦点损失Generalized Focal Loss，将焦点损失从其离散形式推广到连续形式，以实现成功优化
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💡🎈☁️：芒果改进YOLOv5系列：最新原创改进提出 v5-CReToNeXt 结构，基于阿里达摩院出品的DAMOYOLO核心网络模型进行改进，打造高性能检测器（上）
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💡🎈☁️：改进YOLOv7系列：全网首发最新基于TOOD标签分配策略改进，提出变种ODRTA模型(适用YOLOv5改进)，任务对齐学习TAL，刷新单阶段目标检测新纪录
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💡🎈☁️：芒果改进YOLOv5系列：原创结合Conv2Formers改进结构，Transformer 风格的卷积网络视觉基线模型，超越ConvNeXt结构
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💡🎈☁️：芒果改进YOLOv7系列：结合最新Wise-IoU损失函数，涨点神器｜超越CIoU, SIoU性能，助力YOLOv7模型涨点1.4%，最新目标检测的损失函数
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💡🎈☁️：芒果改进YOLOv7系列：首发最新提出改进 CReToNeXt 结构，打造高性能检测器，基于阿里达摩院出品的DAMOYOLO核心网络模型（上）
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💡🎈☁️：芒果改进YOLOv5系列：最新原创提出改进 QARepNeXt 结构，基于最新 QARepVGG 结构，美团提出的一种量化感知方法：再一次让 RepVGG 变得更好
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💡🎈☁️：芒果改进YOLOv7、YOLOv7-Tiny系列：全网首发最新原创RepGhostNeXt结构，基于重参数化结构实现硬件高效的模块RepGhost， 打造全新YOLOv7检测器
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💡🎈☁️：芒果改进YOLOv7系列：首发最新原创 ConXBv2 升级版结构，当MAE遇见YOLO卷积 高效涨点，最新版本使用 Masked Autoencoders 共同设计和缩放ConvNets
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💡🎈☁️：芒果改进YOLOv7系列：首发结合最新 QARepVGG 升级Rep结构， 本文对其进行原创改进 QARepNeXt 结构，基于美团提出一种量化感知方法：再一次让 RepVGG 变得更好
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💡🎈☁️：芒果改进YOLOv5系列：当MAE遇见卷积操作，全网最新原创 ConXBv2 升级版模型，高效涨点，最新论文版本使用 Masked Autoencoders 共同设计和缩放
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💡🎈☁️：芒果改进YOLOv5系列：首发结合最新NIPS2022华为诺亚的GhostNetV2 架构：引入长距离注意力机制增强廉价操作，构建更强端侧轻量型骨干，打造高效轻量级检测器
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💡🎈☁️：改进YOLOv7、YOLOv5系列：手把手最新结合多种类Loss，包括PolyLoss / VarifocalLoss / GeneralizedFLoss / QualityFLoss / DFL等
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💡🎈☁️：芒果改进YOLOv5系列：全网首发最新原创打造RepGhostNeXt结构，基于重参数化结构，实现硬件高效的RepGhost模块、打造全新YOLOv5检测器
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💡🎈☁️：芒果改进YOLOv7系列：首发结合最新NeurIPS2022华为诺亚针对端侧设备的GhostNetV2 架构：引入长距离注意力机制增强廉价操作，构建更强端侧轻量型骨干，打造高效轻量级检测器
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💡🎈☁️：改进YOLOv7、YOLOv5系列：手把手最新结合多种类Loss，包括PolyLoss / VarifocalLoss / GeneralizedFLoss / QualityFLoss / DFL等
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💡🎈☁️：改进YOLOv7系列：全网首发Dense设计核心最新提出DenseOne密集网络(适用YOLOv5)，从另一个视角改进YOLO目标检测模型，打造高性能检测器
MobieViT系列全部改进
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💡🎈☁️：芒果改进YOLOv7系列：全网首发最新 MobileViTv3 系列最强版本（三）｜轻量化Transformer视觉转换器，简单有效地融合了本地全局和输入特征
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💡🎈☁️：芒果改进YOLOv7系列：全网首发最新苹果续作加强版 MobileViTv2 结构(二)，提出移动视觉 Transformer 的可分离自注意力机制
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💡🎈☁️：芒果改进YOLOv7系列：首发最新结合 ICLR2022 顶会|轻量通用的 MobileViT 结构 Transformer，轻量级、通用且移动友好的视觉转换器，MobileViT系列一
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💡🎈☁️：改进YOLOv7、YOLOv5系列：手把手最新结合多种类Loss，包括PolyLoss / VarifocalLoss / GeneralizedFLoss / QualityFLoss / FL等
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💡🎈☁️：改进YOLOv5、YOLOv7系列：首发最新改进一种强大性能的全新架构(顶会2022), 该架构精度超越TPH-YOLOv5, 新范式高效涨点
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💡🎈☁️：芒果改进YOLOv5系列：全网首发最新 MobileViTv3 系列最强版本（三）｜轻量化Transformer视觉转换器，简单有效地融合了本地全局和输入特征
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💡🎈☁️：芒果改进YOLOv5系列：全网首发最新苹果续作加强版 MobileViTv2 结构(二)，提出移动视觉 Transformer 的可分离自注意力机制
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💡🎈☁️：芒果改进YOLOv5系列：最新结合 ICLR2022 顶会|轻量通用的 MobileViT 结构 Transformer，轻量级、通用且移动友好的视觉转换器，MobileViT系列一
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💡🎈☁️：还在更新中
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四、购买须知(必看)
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