集上实现涨点即可撰写论文)，还有各种前沿顶会改进机制 |，更有包含我所有附赠的文件（文件内集成我所有的改进机制全部注册完毕可以直接运行）和交流群和视频讲解提供给大家。   欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！  ...

 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是EfficientViT（高效的视觉变换网络），EfficientViT的核心是一种轻量级的多尺度线性注意力模块，能够在只使用硬件高效操作的情况下实现全局感受野和多尺度学习。本文带来是2023年的最新版本的EfficientViT网络结构，论文题目是'EfficientViT: Multi-Scale Linear Attention for High-Resol...

结构就是在LKNet基础上的一个升级版本，LKNet我们之前已经出过教程了。UniRepLknet在各种视觉任务中，包括图像分类、目标检测和语义分割，都显示出优异的性能。 欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！  ...

前言 大家好，我是Snu77，这里是RT-DETR有效涨点专栏。 本专栏的内容为根据ultralytics版本的RT-DETR进行改进，内容持续更新，每周更新文章数量3-10篇。 其中提到的多个版本ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101为本人根据RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致(误差很小很小)，不同于ultralytics仓库版本的ResNet官...

要保持一致的，但是CCFM作为RT-DETR的Neck结构其输出通道数就是一致的，所以将这两种模块结合起来可以说是完美融合，我也将其进行了实验，在我的数据上已经做到了完美涨点！ ，我之前发的Damo-YOLO和CCFM-SENetV2均有人和我反应已经涨点了，均有聊天记录证明，所以想要发文章的读者可以趁早入手本专栏，快人一步，同时本融合机制参数量也有大幅度下降，相较于原先下降了百分之如下，可以说既轻量又提...

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块)，我们将其用于C2f中组合出一种新的结构，来替换我们网络中的模块可以达到一种轻量化的作用，我将其用于我的数据集上实验，包括多个类别的数据集，其在轻量网络结构的同时，却能够提高一定的mAP精度，所以这是一种十分高效的模块，该网络结构非常适合那些模型精度已经...

键点检测，文中包含如何修改分割检测头、关键点检测头和目标检测检测头的教程。欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。 欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！ ...

🚀🚀🚀本文改进：GhostNetV2 是 GhostNet 的增强版本，GhostBottleneckV2与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckV2 🚀🚀🚀YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv 学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研； 1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg； 2）模型创新，提升分割性能； 3）独家自研...

💡💡💡本文全网独家改进：多层次特征融合（SDI），能够显著提升不同尺度和小目标的识别率 💡💡💡在YOLOv5中如何使用 1）iAFF加入Neck替代Concat；   💡💡💡Yolov5/Yolov7魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络 💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以自己魔改网络，在网...

计算冗余，而且通过增加网络深度来提升模型容量，亲测在我的25个类别的数据上，大部分的类别均有一定的涨点效果，仅有部分的类别保持不变，同时给该注意力机制含有二次创新的机会。 欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！ ...