《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。

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博客原文地址：原创YOLO改进专栏 | 《芒果改进YOLO系列进阶指南》来自人工智能专家唐宇迪老师联袂推荐

作者：CSDN芒果汁没有芒果

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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✅

涨点效果：已有上百位同学 和我反馈《芒果改进YOLO系列》模型有轻量化效果、精度有涨点提升🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀

专栏内容有疑问的 可以主动私信✅

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。✅

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✅

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目录

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。

图中链接：芒果改进目录一览｜改进YOLO模型全系列目录

一、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

⚠️ 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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二、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
• 标题为改进YOLOv5、YOLOv7系列 的 也适用于 YOLOv8

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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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• 💡🎈☁️：改进YOLOv7系列：首发最新基于GFL损失函数，让模型无损涨点，NeurIPS 顶会论文

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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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• 💡🎈☁️：芒果改进YOLOv7系列：首发改进特征融合网络BiFPN结构，融合更多有效特征

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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

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MobieViT系列全部改进

• 💡🎈☁️：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

• 💡🎈☁️：还在更新中

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还在持续更新中！！！🚀🚀🚀

更新篇数不低于30篇

三、购买须知(必看)

官方要求：
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四、涨点例子

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，配置都是首发更新的。