⭐ YOLOv5改进有效系列目录 ⭐
前言
Hello，各位读者们好
- 本专栏自开设一个月以来已经更新改进教程130余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。
- 同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的YOLOv5文档并不能在优快云上传(所有的创新点都经过我的测试是可用的，得到该文件之后大家可以随意组合使用)，所以会建立群的形式在内上传我的文件和视频我也会在群内不定期和大家交流回答大家问题，同时定期会更新一些文章的创新点(经过我融合测试后的，先到先得)。
专栏介绍
- 本专栏持续更新网络上的所有前沿文章，也包含过去的所有改进机制(大家有感兴趣的机制都可以私聊我我会给大家更新)，过去的改进机制并不一定就比新的机制效果差，同时我也阅读了很多网络上的专栏，发现大家在检测头方面的更新都很少(原因不得而知)，所以本专栏包含20+的检测头创新(检测头的涨点效果都十分高远远大于其它机制)。
- 专栏会一直持续更新，在新的一年里每周更新3-5篇创新机制，持续复习最新的文章内容，订阅了本专栏之后，寻找和创新的工作我来，解放大家的70%的时间，文章发到手软。
- 本专栏还会更新一些YOLO方面关于实习和工作的内容，一些面试时可能有关YOLO系列的面试问题，让我们大家一起剑指图像算法工程师的岗位，所以想要和我一起学YOLO的读者欢迎订阅本专栏。
目前专栏改进机制：132种（全网最全）| 本周更新1篇
下面是大家购买专栏进群内能够获得的文件部分文件截图(优快云上提供文件的本专栏为独一份)，这些代码我已经全部配置好并注册在模型内大家只需要运行yaml文件即可，同时我总结了接近150+份的yaml文件组合供大家使用(群内有我的录制的讲解视频，教大家如何去修改和融合模型)，同时大家也可以自己进行组合，估计组合起来共有上千种，总有一种适合你的数据集，让大家成功写出论文。
拥有这个文件YOLOv5你就可以一网打尽，文件均已注册完毕，只许动手点击运行yaml文件即可，非常适合小白。
本专栏质量分96，在优快云改进机制大于130种以上的本文为独一份，充分说明本专栏的质量。
本专栏的改进内容适用于YOLOv5的目标检测、分类、分割检测。
YOLOv5改进有效系列目录(持续更新)
项目环境如下
- 解释器：Python：3.9
- 框架：Pytorch：1.3
- 系统：Windows11
- IDEA：Pycharm
👑试读文章👑
- (一)：详解YOLOv5网络结构/环境搭建/数据集获取/训练/推理/验证/导出/部署
- (二)：YOLOv5改进 | Conv篇 | AKConv轻量级架构下的高效检测（既轻量又提点）
- (三)：YOLOv5改进 | 注意力篇 |TripletAttention三重注意力机制
- (四)：YOLOv5性能评估指标-＞mAP、Precision、Recall、FPS、IoU
⭐ 基础篇⭐
- (一)：详解YOLOv5网络结构/环境搭建/数据集获取/训练/推理/验证/导出/部署
- (二): 利用恒源云在云端租用GPU服务器训练YOLOv5模型(包括Linux系统命令讲解)
- (三)：YOLOv5性能评估指标-＞mAP、Precision、Recall、FPS、IoU
- (四)：YOLOv5训练损失、mAP画图功能 | 支持多结果对比，多结果在一个图片（科研必备）
- (五)：YOLOv5可视化热力图 | 支持自定义模型、置信度选择等功能 (科研必备)
- (六)：超详细教程YoloV8官方推荐免费数据集网站Roboflow一键导出Voc、COCO、Yolo、Csv等格式
- (七)：YOLOv8官方推荐免费数据集网站Roboflow数据预处理教程
- (八)：YOLOv8官方推荐免费数据集网站Roboflow数据增强教程
- (九)：YOLOv5改进 | 一文汇总：如何在网络结构中添加注意力机制、C3、卷积、Neck、SPPF、检测头
⭐ 卷积篇⭐
- (一)：YOLOv5改进 | Conv篇 | 轻量级下采样方法ContextGuided（大幅度涨点）
- (二)：YOLOv5改进 | Conv篇 | DiverseBranchBlock多元分支模块（有效涨点）
- (三)：YOLOv5改进 | Conv篇 | SPD-Conv空间深度转换卷积（高效空间编码技术）
- (四)：YOLOv5改进 | Conv篇 | AKConv轻量级架构下的高效检测（既轻量又提点）
- (五)：YOLOv5改进 | Conv篇 | SCConv空间和通道重构卷积（精细化检测，轻量又提点）
- (六)：YOLOv5改进 | Conv篇 | 通过RFAConv重塑空间注意力（深度学习的前沿突破）
- (七)：YOLOv5改进 | Conv篇 | DWRSeg扩张式残差助力小目标检测
- (八)：YOLOv5改进 | Conv篇 | SAConv可切换空洞卷积（附修改后的C2f+Bottleneck）
- (九)：YOLOv5改进 | Conv篇 | ODConv卷积助力极限涨
- (十)：YOLOv5改进 | Conv篇 | 手把手教你添加动态蛇形卷积(Dynamic Snake Conv)
- (十一)：YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用YOLO-MS的MSBlock轻量化网络结构（既轻量又长点）
- (十二)：YOLOv5改进 | Conv篇 | 在线重参数化卷积OREPA助力二次创新（提高推理速度 + FPS）
- (十三)：YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用DualConv二次创新C3提出一种轻量化结构（降低参数30W）
- (十四)：YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用轻量化PartialConv提出一种全新的结构CSPPC (参数量下降约42W)
- (十五)：YOLOv5改进 | Conv篇 | 结合Dual思想利用HetConv创新一种全新轻量化结构CSPHet（参数量下降20W，精度更高）
- (十六)：YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用DCNv3卷积优化C3 | 无需编译Windows完美运行（附代码 + 修改教程）
- (十七)：YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用FasterBlock二次创新C3提出一种全新的结构（全网独家首发）
- (十八)：YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用YOLOv9的GELAN模块替换C3结构（附轻量化版本 + 高效涨点版本 + 结构图）
- (十九)：YOLOv5改进 | Conv篇 | 全新的SOATA轻量化下采样操作ADown（轻量又涨点，附手撕结构图）
- (二十)：YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用 Haar 小波的下采样HWD替换传统下采样（改变YOLO传统的Conv下采样）
- (二十一)：YOLOv5改进 | Conv篇 | CVPR2024最新DynamicConv替换下采样（包含C3创新改进，解决低FLOPs陷阱）
- (二十二)：YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用CVPR2024-DynamicConv提出的GhostModule改进C3（全网独家首发）
- (二十三）：YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用YOLOv10提出的SCDown魔改YOLOv5进行下采样（附代码 + 结构图 + 添加教程）
- (二十四）：YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用YOLOv10提出的UIB模块二次创新C3（附代码 + 完整修改教程）
- (二十五)：YOLOv5改进 | Conv篇 | 最新轻量化自适应提取模块LAE助力边缘设备部署计算（附代码 + 修改教程 + 运行教程）
- (二十六)：YOLOv5改进 | Conv篇 | 2024最新ECCV最新大感受野的小波卷积WTConv助力YOLOv5有效涨点
⭐ 注意力篇⭐
- (一)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | ACmix自注意力与卷积混合模型（提高FPS+检测效率）
- (二)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | MSDA多尺度空洞注意力（附多位置添加教程）
- (三)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | HAttention超分辨率重建助力小目标检测 (全网首发)
- (四)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | RCS-OSA替换C3暴力涨点（减少通道的空间对象注意力）
- (五)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | TripletAttention三重注意力机制
- (六)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | Deformable-LKA可变形大核注意力（涨点幅度超高）
- (七)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | LSKAttention大核注意力机制助力极限涨点
- (八)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | FocusedLinearAttention实现有效涨点
- (九)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | DAttention (DAT)注意力机制实现极限涨点
- (十)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | 适合多种检测场景的BiFormer注意力机制
- (十一)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | iRMB倒置残差块注意力机制（轻量化注意力机制）
- (十二)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | EMAttention注意力机制（附多个可添加位置）
- (十三)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | MLCA混合局部通道注意力（轻量化注意力机制）
- (十四)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | 实现级联群体注意力机制CGAttention (全网首发)
- (十五)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | 利用YOLO-Face提出的SEAM注意力机制优化物体遮挡检测（附代码 + 修改教程）
- (十六)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | 一文带你改进GAM、CBAM、CA、ECA等通道注意力机制和多头注意力机制
- (十七)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | 利用YOLOv10提出的PSA注意力机制助力YOLOv5有效涨点（附代码 + 详细修改教程）
- (十八)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | 2024最新的空间和通道协同注意力模块SCSA改进yolov5有校涨点（含二次创新C3）
⭐ 主干篇⭐
- (一)：YOLOv5改进 | 主干篇 | RevColV1可逆列网络（特征解耦助力小目标检测）
- (二)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用SENetV1改进网络结构 (ILSVRC冠军得主)
- (三)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用SENetV2改进网络结构 (全网首发改进)
- (四)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV3替换Backbone（轻量化网络结构）
- (五)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV2替换Backbone（轻量化网络结构）
- (六)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV1替换Backbone（轻量化网络结构）
- (七)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 轻量级网络ShuffleNetV1（附代码+修改教程）
- (八)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 轻量级网络ShuffleNetV2（附代码+修改教程）
- (九)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 华为最新VanillaNet主干替换Backbone实现大幅度长点
- (十)：YOLOv5改进 | 主干篇 | RepViT从视觉变换器（ViT）的视角重新审视CNN
- (十一)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 替换LSKNet遥感目标检测主干 (附代码+结构讲解)
- (十二)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用轻量化卷积优化PP-HGNetV2改进主干（独家创新）
- (十三)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用RT-DETR特征提取网络PPHGNetV2改进YOLOv5
- (十四)：YOLOv5改进 | 主干篇 | SwinTransformer替换Backbone（附代码 + 原理介绍）
- (十五)：YOLOv5改进 | 主干篇 | EfficientViT替换Backbone（高效的视觉变换网络）
- (十六)：YOLOv5改进 | 主干篇 | FasterNeT跑起来的主干网络（ 提高FPS和检测效率）
- (十七)：YOLOv5改进 | 主干篇 | EfficientNetV1高效的特征提取网络
- (十八)：YOLOv5改进 | 主干篇 | EfficientNetV2均衡缩放网络改进特征提取层
- (十九)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 华为GhostnetV1一种移动端的专用特征提取网络
- (二十)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 华为移动端模型GhostnetV2一种移动端的专用特征提取网络
- (二十一)：YOLOv5改进 | 主干篇 | CSWinTransformer交叉形窗口网络
- (二十二)：YOLOv5改进 | 主干篇 | ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络
- (二十三)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 12月份最新成果TransNeXt特征提取网络（全网首发）
- (二十四)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 12月最新成果UnirepLknet特征提取网络
- (二十五)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 低照度增强网络PE-YOLO改进主干（改进暗光条件下的物体检测）
- (二十六)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 低照度增强网络Retinexformer改进黑夜目标检测 （2023.11最新成果，全网独家首发）
- (二十七)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 低照度图像增强网络SCINet改进黑暗目标检测（全网独家首发）
- (二十八)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 反向残差块网络EMO一种轻量级的CNN架构（附完整代码 + 修改教程）
- (二十九)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 轻量级的低照度图像增强网络IAT改进YOLOv5暗光检测（全网独家首发）
- (三十)：YOLOv5改进 | 图像去雾 | 利用图像去雾网络UnfogNet辅助YOLOv5进行图像去雾检测（全网独家首发）
- (三十一)：YOLOv5改进 | 图像去雾 | 利用图像去雾网络AOD-PONO-Net网络增改进图像物体检测（全网独家首发）
- (三十二)：YOLOv5改进 | 图像去雾 | MB-TaylorFormer改善YOLOv8高分辨率和图像去雾检测（ICCV，全网独家首发）
- (三十三)：YOLOv5改进 | 低照度检测 | 2024最新改进CPA-Enhancer链式思考网络（适用低照度、图像去雾、雨天、雪天）
- (三十四)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 轻量化网络MobileViTv1改进YOLOv5助力轻量化模型
- (三十五)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 轻量化网络MobileViTv2改进YOLOv5助力轻量化模型
- (三十六)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 2024.5全新的移动端网络MobileNetV4改进YOLOv5（含MobileNetV4全部版本改进）
⭐ 检测头篇⭐
- (一)：YOLOv5改进 | 检测头篇 | 利用AFPN改进检测头适配YOLOv8版（全网独家创新）
- (二)：YOLOv5改进 | 检测头篇 | 增加小目标检测层利用AFPN改进检测头（自研改进机制）
- (三)：YOLOv5改进 | 检测头篇 | ASFF改进YOLOv5检测头（全网独家改进）
- (四)：YOLOv5改进 | 检测头篇 | DynamicHead原论文一比一复现 （不同于网上版本）
- (五)：YOLOv5改进 | 检测头篇 | FRMHead效果秒杀v5和RT-DETR检测头(全网独家创新)
- (六)：YOLOv5改进 | 检测头篇 | CLLAHead检测头让小目标无所遁形（全网独家首发）
- (七)：YOLOv5改进 | 检测头篇 | 利用DynamicHead增加辅助检测头针对性检测(四头版本)
- (八)：YOLOv5改进 | 检测头篇 | 在Dyhead检测头的基础上替换DCNv3 (全网独家首发)
- (九)：YOLOv5改进 | 检测头篇 | 利用DySnakeConv改进检测头专用于分割的检测头（全网独家首发，Seg）
- (十)：YOLOv5改进 | 检测头篇 | 利用DBB重参数化模块魔改检测头实现暴力涨点 (附代码 + 详细修改教程)
⭐ Neck篇⭐
- (一)：YOLOv5改进 | Neck篇 | 轻量级跨尺度特征融合模块CCFM（附yaml文件+添加教程）
- (二)：YOLOv5改进 | Neck篇 | 利用Damo-YOLO的RepGFPN改进特征融合层
- (三)：YOLOv5改进 | Neck篇 | BiFPN双向特征金字塔网络（附yaml文件+代码）
- (四)：YOLOv5改进 | Neck篇 | Slim-Neck替换特征融合层实现超级涨点 (又轻量又超级涨点)
- (五)：YOLOv5改进 | Neck篇 | 利用GFPN改进特征融合层（附yaml文件+添加教程）
- (六)：YOLOv5改进 | Neck篇 | 利用GoldYOLO改进YOLOv5让小目标检测无所遁形
- (七)：YOLOv5改进 | Neck篇 | 利用ASF-YOLO改进特征融合层（适用于分割和目标检测）
- (八)：YOLOv5改进 | Neck篇 | 2024.1最新MFDS-DETR的HS-FPN改进特征融合层（轻量化Neck、全网独家首发）
⭐ 损失函数篇⭐
- (一)：YOLOv5改进 | 损失函数篇 | MPDIoU、InnerMPDIoU助力细节涨点
- (二)：YOLOv5改进 | 损失函数篇 | EIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU等二十余种损失函数
- (三)：YOLOv5改进 | 损失函数篇 | InnerIoU、InnerWIoU、FocusIoU等损失函数
- (四)：YOLOv5改进 | 损失函数篇 | VarifocalLoss密集检测专用损失函数 (论文一比一复现)
- (五)：YOLOv5改进 | 损失函数篇 | SLidIoU最新版本损失函数
- (六)：YOLOv5改进 | 损失函数篇 | 12月最新Shape-IoU考虑边框形状与尺度度量的损失函数
- (七)：YOLOv5改进 | 损失函数篇 | 更加聚焦的边界框损失Focaler-IoU | 二次创新Inner-FocalerIoU
⭐ SPPF篇⭐
- (一)：YOLOv5改进 | SPPF篇 | 将AIFI模块和Conv模块结合替换SPPF（独家改进）
- (二)：YOLOv5改进 | SPPF篇 | FocalModulation替换SPPF（精度更高空间金字塔池化）
- (三)：YOLOv5改进 | SPPF篇 | 利用YOLOv9最新的SPPELAN模块改进SPPF（全网独家创新，附手撕结构图）
⭐ 细节创新篇⭐
- (一): YOLOv5改进 | 细节创新篇 | iAFF迭代注意力特征融合助力多目标细节涨点
- (二)：YOLOv5改进 | 细节涨点篇 | CARAFE提高精度的上采样方法（助力细节长点）
- (三)：YOLOv5改进 | 细节涨点篇 | UNetv2提出的一种SDI多层次特征融合模块（分割高效涨点）
- (四)：YOLOv5改进 | 细节涨点篇 | DySample一种超级轻量的动态上采样算子（效果完爆CARAFE）
⭐ 融合改进篇⭐
- (一)：YOLOv5改进 | 融合改进篇 | BiFPN+ RepViT（教你如何融合改进机制）
- (二)：YOLOv5改进 | 融合改进篇 | Damo-YOLO配合Dyhead检测头突破极限涨点
- (三)：YOLOv5改进 | 融合改进篇 | 轻量化CCFM + SENetv2进行融合改进涨点 (独家首发)
- (四)：YOLOv5改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)
⭐ 独家创新篇⭐
- (一)：YOLOv5改进 | 独家创新篇 | 结合iRMB和EMA形成全新的iEMA机制（全网独家创新）
- (二)：YOLOv5改进 | 独家创新篇 | 利用DualConv二次创新C3提出一种轻量化结构（降低参数30W）
- (三)：YOLOv5改进 | 独家创新篇 | 利用轻量化PartialConv提出一种全新的结构CSPPC (参数量下降约42W)
- (四)：YOLOv5改进 | 独家创新篇 | 结合Dual思想利用HetConv创新一种全新轻量化结构CSPHet（参数量下降20W，精度更高）
- (五)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 结合SOTA思想利用双主干网络改进YOLOv5（全网独家创新，重磅更新）
⭐特殊场景检测篇⭐
图像去噪：YOLOv5改进 | 一种基于注意力机制的图像去噪网络ADNet融合YOLOv5（全网独家首发）
图像去噪：YOLOv5改进 | 单阶段盲真实图像去噪网络RIDNet辅助YOLOv5图像去噪（全网独家首发）
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