YOLOv5改进 | 主干篇 | RevColV1可逆列网络（特征解耦助力小目标检测）

已于 2024-03-30 23:10:39 修改
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分类专栏： YOLOv5改进有效专栏 文章标签： YOLO 目标检测 人工智能 计算机视觉 python 深度学习 pytorch
于 2023-12-28 05:45:00 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java1314777/article/details/135228965
本文介绍了RevColV1，一种新型神经网络设计，用于目标检测任务，尤其适合大数据集。RevColV1采用可逆连接和特征解耦，确保信息无损传播，增强网络性能。文章详述了其基本原理、表现、核心代码和添加到YOLOv5网络的步骤。

一、本文介绍

本文给大家带来的是主干网络RevColV1，翻译过来就是可逆列网络去发表于ICLR2022，其是一种新型的神经网络设计(和以前的网络结构的传播方式不太一样)，由多个子网络（列）通过多级可逆连接组成。这种设计允许在前向传播过程中特征解耦，保持总信息无压缩或丢弃。其非常适合数据集庞大的目标检测任务，数据集数量越多其效果性能越好，亲测在包含1000个图片的数据集上其涨点效果就非常明显了，大家可以多动手尝试，其RevColV2的论文同时已经发布如果代码开源我也会第一时间给大家上传。

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目录

一、本文介绍

二、RevColV1的框架原理

2.1 RevColV1的基本原理

2.1.1 可逆连接设计

2.1.2 特征解耦 

2.2 RevColV1的表现

三、RevColV1的核心代码

 四、手把手教你添加RevColV1网络结构

修改一

修改二

修改三

修改四

修改五

修改五 

修改六 

修改七

五、RevColV1的yaml文件

六、成功运行记录 

七、本文总结

二、RevColV1的框架原理

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YoloV8改进策略：基于RevCol，可逆的柱状神经网络的完美迁移，YoloV8的上分利器
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可逆柱状结构（RevCol）是一种网络结构，它受到GLOM（Global Columnar Memory）的启发。RevCol由N个子网络（或称为列）组成，每个子网络的结构和功能都是相同的。这种结构可以有效地解决信息崩溃的问题，通过在前面的列中添加额外的监督，以保持特征和输入图像之间的互信息。此外，RevCol可以逐渐解耦语义和低级信息，从而提取和利用任务相关信息来进一步提高性能。在实现上，对于中间监督，采用了加权求和的方式将两个损失合并，对于所有变体的RevCol，通过实验确定将监督头添加到特定的列中。
YOLOv8改进 | 主干篇 | RevColV1可逆列网络（特征解耦助力小目标检测）
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12-26 6366
到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv8改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，目前本专栏免费阅读(暂时，大家尽早关注不迷路~)如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备​​1%7D。
YOLOv10改进 | 主干/Backbone篇 | RevColV1可逆列网络（特征解耦助力小目标检测）
Snu77的博客
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本文给大家带来的是主干网络RevColV1，翻译过来就是可逆列网络去发表于ICLR2022，其是一种新型的神经网络设计(和以前的网络结构的传播方式不太一样)，由多个子网络（列）通过多级可逆连接组成。这种设计允许在前向传播过程中特征解耦，保持总信息无压缩或丢弃。其非常适合数据集庞大的目标检测任务，数据集数量越多其效果性能越好，亲测在包含1000个图片的数据集上其涨点效果就非常明显了，大家可以多动手尝试，其RevColV2的论文同时已经发布如果代码开源我也会第一时间给大家上传。
YOLOv11改进：RevColV1可逆列目标检测网络（特征解耦助力小目标检测）
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04-26 858
本文提出的RevCol-YOLOv11目标检测网络，通过创新的可逆列架构和特征解耦机制，显著提升了小目标检测性能。实验表明，该方法在保持YOLO系列高效特性的同时，对小目标的检测精度提升明显。可逆设计带来的无损特征传播和多列交互增强的特征表示能力，为目标检测领域提供了新的技术思路。未来工作将聚焦于进一步优化计算效率，探索更灵活的特征解耦策略，以及研究跨模态的可逆学习框架。
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YOLOv11改进有效涨点专栏目录 | 含卷积、主干、注意力机制、Neck、检测头、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种网络结构改进
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【PYTHON】运行YOLOV8N报错OSError: [WinError 1114] 动态链接库(DLL)初始化例程失败
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摘要：本资源提供了一套完整的苹果叶病害检测系统，基于YOLOv8算法和PyQt5可视化界面开发。系统可自动识别三类苹果叶病害（黑根病、瘤虫病、雪松锈病）及健康叶片，支持图片/视频检测和实时摄像头识别。包含训练好的YOLOv8模型、完整Python代码及训练数据集，下载即可运行。系统具有用户登录界面和检测结果展示页面，为苹果病害识别提供便捷的可视化解决方案。
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01、yolov8合集1
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YOLOv5目标检测算法详解与核心改进解析
骨干网络主要用于特征提取，YOLOv5采用了CSPDarknet53作为主干特征提取器，该网络基于CSPNet（Cross Stage Partial Network）思想构建，通过将特征流划分为多个分支并在不同层级进行融合，有效缓解了梯度消失问题，...
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