💡💡💡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涨点改进:多层次特征融合(SDI),小目标涨点明显,| UNet v2,比UNet显存占用更少、参数更少-LMLPHP

💡💡💡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,在网络不同位置(Backbone、head、detect、loss等)进行魔改,实现创新!!!

专栏介绍:

https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12240482.html

✨✨✨原创魔改网络、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

🍉🍉🍉持续更新中,定期更新不同数据集涨点情况

01-14 04:15