Snu77的博客

Hello，各位读者们好本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程60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YOLOv8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)。本专栏持续更新网络上的所有前沿文章。

本文给大家带来的改进机制是Focused Linear Attention（聚焦线性注意力）是一种用于视觉Transformer模型的注意力机制(但是其也可以用在我们的YOLO系列当中从而提高检测精度)，旨在提高效率和表现力。其解决了两个在传统线性注意力方法中存在的问题：聚焦能力和特征多样性。这种方法通过一个高效的映射函数和秩恢复模块来提高计算效率和性能，使其在处理视觉任务时更加高效和有效。简言之，Focused Linear Attention是对传统线性注意力方法的一种重要改进，提高了模型的聚焦能力和特

这篇博客，主要给大家讲解我们在训练yolov5时生成的结果文件中各个图片及其中指标的含义，帮助大家更深入的理解，以及我们在评估模型时和发表论文时主要关注的参数有那些。本文通过举例训练过程中的某一时间的结果来帮助大家理解，大家阅读过程中如有任何问题可以在评论区提问出来，我会帮助大家解答。首先我们来看一个在一次训练完成之后都能生成多少个文件如下图所示，下面的文章讲解都会围绕这个结果文件来介绍。

本文给大家带来的教程是利用YOLOv5训练自己的数据集，以及有关YOLOv5的网络结构讲解/数据集获取/环境搭建/训练/推理/验证/导出/部署相关的教程，同时通过示例的方式让大家来了解具体的操作流程，过程中还分享给大家一些好用的资源，我还对其中的参数进行了详细的讲解，通过本文大家可以成功训练自己的数据集，在开始之前给大家推荐一下我的YOLOv5专栏，本专栏包含上百种YOLOv5的改进机制以及如何撰写论文的教程，手把手教大家如何改进YOLOv5非常适合科研小白。

本文给大家带来的改进机制是2024最新的空间和通道协同注意力模块（Spatial and Channel Synergistic Attention）SCSA，其通过结合空间注意力（Spatial Attention）和通道注意力（Channel Attention），提出了一种新的协同注意力模块SCSA。SCSA的设计由两个主要部分组成：共享多语义空间注意力（SMSA）和渐进通道自注意力（PCSA）| 个人感觉类似于CBAM，SCSA机制旨在有效地结合通道和空间注意力的优势，充分利用多语义信息，从而提高视

​官方论文地址点击此处即可跳转官方代码地址点击此处即可跳转​这篇名为《用于大感受野的小波卷积》的文章提出了一种新的卷积层，称为WTConv（小波卷积层），它利用小波变换（WT）来解决卷积神经网络（CNN）在实现大感受野时遇到的过度参数化问题。WTConv的主要目的是通过对输入数据的不同频率带进行处理，使CNN能够更有效地捕捉局部和全局特征，而传统的CNN主要只能处理局部特征。以下是文章的主要内容总结：1. 问题背景：传统的CNN受限于卷积核的大小，难以有效捕捉全局上下文信息。

本文给大家带来的一个改进机制是最新由LSM-YOLO提出的轻量化自适应特征提取（Lightweight Adaptive Extraction, LAE）模块，其是LSM-YOLO模型中的关键模块旨在进行多尺度特征提取，同时降低计算成本。LAE通过以下方式实现更有效的特征提取：多尺度特征提取、自适应特征提取。LAE模块可以在不增加额外参数的情况下提高了模型对ROI区域的检测性能。​欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！

本文给大家带来的改进机制是利用YOLOv10提出的SCDown魔改YOLOv5进行下采样，其是更高效的下采样。具体而言，其首先利用点卷积调整通道维度，然后利用深度卷积进行空间下采样。这将计算成本减少到和参数数量减少到。同时，这最大限度地保留了下采样过程中的信息，从而在减少延迟的同时实现竞争性性能。本文附网络结构图，完整修改方案以及多种使用方法！欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新​目录一、本文介绍二、SCDown介绍。

本文给大家带来的改进机制是利用利用YOLOv10提出的UIB模块二次创新C3助力YOLOv5进行有效涨点，其中C2fUIB模块所用到的CIB模块是一种紧凑的倒置块结构，它采用廉价的深度卷积进行空间混合，并采用成本效益高的点卷积进行通道混合。本文针对该方法给出多种使用方法，大家可以根据自己的数据集来针对性的使用，同时本文附C2fUIB网络结构图！欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！YOLOv5改进有效涨点目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制目录一、本文介绍。

本文给大家带来的改进机制是YOLOv10提出的PSA注意力机制，自注意力在各种视觉任务中得到了广泛应用，因为它具有显著的全局建模能力。然而，自注意力机制表现出较高的计算复杂度和内存占用。为了解决这个问题，鉴于注意力头冗余的普遍存在，我们提出了一种高效的部分自注意力（PSA）模块设计，其能够在不显著增加计算成本的情况下提升YOLO模型的性能！本文附其网络结构图辅助大家理解该结构，同时本文包含YOLOv8添加该注意力机制的方法！欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！

本文给大家带来的改进机制是单阶段盲真实图像去噪网络RIDNet，RIDNet（Real Image Denoising with Feature Attention）是一个用于真实图像去噪的卷积神经网络（CNN），旨在解决现有去噪方法在处理真实噪声图像时性能受限的问题。通过单阶段结构和特征注意机制，RIDNet在多种数据集上展示了其优越性，下面的图片为其效果图片包括和其它图像图像网络的对比图。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新目录。

本文给大家带来的改进机制是是一种专为图像去噪设计的深度学习模型，旨在解决合成噪声图像、真实噪声图像和盲去噪的挑战。它通过注意力机制提升性能，聚焦于相关特征，抑制无关噪声。其主要由四个模块组稀疏块（Sparse Block, SB）特征增强块（Feature Enhancement Block, FEB）注意力块（Attention Block, AB重建块（Reconstruction Block, RB）。本文内容为包含代码加解释加添加教程以及运行记录！欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！

本文给大家带来的改进机制是利用的UIB模块二次创新C3其中UIB模块来自2024.5月发布的网络，其是一种高度优化的神经网络架构，专为移动设备设计。它最新的改动总结主要有两点采用了通用反向瓶颈（UIB，也就是本文利用的结构）和针对移动加速器优化的Mobile MQA注意力模块（一种全新的注意力机制）。我将其用于C3的二次创新在V5n上参数量为130W，计算量为3.3GFLOPs，非常适用于想要轻量化网络模型的读者来使用，同时本文结构为本专栏独家创新。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！

本文给大家带来的改进机制是其发布时间是2024.5月。MobileNetV4是一种高度优化的神经网络架构，专为移动设备设计。它最新的改动总结主要有两点采用了通用反向瓶颈（UIB）和针对移动加速器优化的Mobile MQA注意力模块（一种全新的注意力机制）。这些创新有助于在不牺牲准确性的情况下，显著提高推理速度和计算效率。MobileNetV4是一种移动端的网络。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新目录一、本文介绍二、原理介绍三、核心代码。

本文给大家带来的改进机制是CVPR2024的最新改进机制其是CVPR2024的最新改进机制，这个论文中介绍了一个名为ParameterNet的新型设计原则，它旨在在大规模视觉预训练模型中增加参数数量，同时尽量不增加浮点运算（FLOPs），所以本文的DynamicConv被提出来了，使得网络在保持低FLOPs的同时增加参数量，在其提出的时候它也提出了一个新的模块hostModule，我勇其魔改C2f从而达到创新的目的，在V5n上其参数量仅有220W计算量为5.8GFLOPs，

本文给大家带来的改进机制是CVPR2024的最新改进机制其是CVPR2024的最新改进机制，这个论文中介绍了一个名为ParameterNet的新型设计原则，它旨在在大规模视觉预训练模型中增加参数数量，同时尽量不增加浮点运算（FLOPs），所以本文的DynamicConv被提出来了，使得网络在保持低FLOPs的同时增加参数量，从而允许这些网络从大规模视觉预训练中获益，本文内容包含详细教程 + 代码 + 原理介绍。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！

本文给大家带来的改进机制是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）在小波变换中，Haar小波作为一种基本的小波函数，用于将图像数据分解为多个层次的近似和细节信息，这是一种多分辨率的分析方法。我将其用在YOLOv5上其明显降低参数和GFLOPs在V5n上使用该机制后参数量为147W计算量GFLOPs为3.7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！

本文给大家带来的改进机制是MobileViT系列的V2版本，其作为MobileNet网络的挑战者，其效果自然不用多说，MobileViT模型是为移动设备设计的轻量级、通用目的视觉变换器。它融合了卷积神经网络（CNN）和视觉变换器（ViT）的优势，旨在在保持高效性能的同时减少模型参数和降低延迟。通过其创新的MobileViT Block和多尺度训练方法，MobileViT在多个视觉任务上取得了优异的结果，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。

本文给大家带来的改进机制是MobileViT系列的V1版本，其作为MobileNet网络的挑战者，其效果自然不用多说，MobileViT模型是为移动设备设计的轻量级、通用目的视觉变换器。它融合了卷积神经网络（CNN）和视觉变换器（ViT）的优势，旨在在保持高效性能的同时减少模型参数和降低延迟。通过其创新的MobileViT Block和多尺度训练方法，MobileViT在多个视觉任务上取得了优异的结果，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。

本文给大家带来的2024.3月份最新改进机制，由CPA-Enhancer: Chain-of-Thought Prompted Adaptive Enhancer for Object Detection under Unknown Degradations论文提出的CPA-Enhancer链式思考网络CPA-Enhancer通过引入链式思考提示机制，实现了对未知退化条件下图像的自适应增强。该方法的核心在于能够利用CoT提示对图像退化进行动态分析和适应，从而显著提升物体检测性能。

这篇文章给大家带来的改进机制是一个汇总篇，包含一些简单的注意力机制，本来一直不想发这些内容的（网上教程太多了，发出来增加文章数量也没什么意义），但是群内的读者很多都问我这些机制所以单独出一期视频来汇总一些比较简单的注意力机制添加的方法和使用教程，本文的内容不会过度的去解释原理，更多的是从从代码的使用上和实用的角度出发去写这篇教程。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！YOLOv5改进有效涨点目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制。

本文给大家带来的改进机制是图像去雾MB-TaylorFormer，其发布于2023年的国际计算机视觉会议（ICCV）上，可以算是一遍比较权威的图像去雾网络，MB-TaylorFormer是一种为图像去雾设计的多分支高效Transformer网络，它通过应用泰勒公式展开的方式来近似softmax-attention机制，实现了线性的计算复杂性，原本的网络计算量和参数量比较高，我对其进行了一定的跳转参数量和计算量都大幅度的降低，其为高分辨率图像处理也提供了一种新的解决方案。欢迎大家订阅我的专栏一起学习

本文给大家带来的改进机制是利用AODNet图像去雾网络结合PONO机制实现二次增强，我将该网络结合YOLOv5针对图像进行去雾检测（也适用于一些模糊场景，图片不清晰的检测）同时本文的内容不影响其它的模块改进可以作为工作量凑近大家的论文里，非常的适用，图像去雾检测为群友最近提出的需要的改进，

本文给大家带来的改进机制是利用UnfogNet超轻量化图像去雾网络，我将该网络结合YOLOv5针对图像进行去雾检测（也适用于一些模糊场景），我将该网络结构和YOLOv5的网络进行结合同时该网络的结构的参数量非常的小，我们将其添加到模型里增加的计算量和参数量基本可以忽略不计这是非常难得的，因为其也算是一种图像增强算法，同时本文的内容不影响其它的模块改进可以作为工作量凑近大家的论文里，非常的适用，图像去雾检测为群友最近提出的需要的改进。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！

本文给大家带来的改进机制是由YOLO-Face提出能够改善物体遮挡检测的注意力机制SEAM，注意力网络模块旨在补偿被遮挡面部的响应损失，通过增强未遮挡面部的响应来实现这一目标，其希望通过学习遮挡面和未遮挡面之间的关系来改善遮挡情况下的损失从而达到改善物体遮挡检测的效果，本文将通过介绍其主要原理后，提供该机制的代码和修改教程，并附上运行的yaml文件和运行代码，小白也可轻松上手。。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新本文重点介绍遮挡改进。

本文给大家带来的机制是由我独家创新结合Deformable Large Kernel Attention (D-LKA) 注意力机制和DCNv3可变形卷积的全新注意力机制模块（算是二次创新），D-LKA的基本原理是结合了大卷积核和可变形卷积的注意力机制，通过采用大卷积核来模拟类似自我关注的感受野，同时避免了传统自我关注机制的高计算成本，同时我们利用DCNv3来优化其中的可变形卷积，本文内容为我独家整理。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！

本文给大家带来的改进机制是轻量级的变换器模型：Illumination Adaptive Transformer (IAT)，用于图像增强和曝光校正。其基本原理是通过分解图像信号处理器（ISP）管道到局部和全局图像组件，从而恢复在低光或过/欠曝光条件下的正常光照sRGB图像。具体来说，IAT使用注意力查询来表示和调整ISP相关参数，例如颜色校正、伽马校正。模型具有约90k参数和约0.004s的处理速度，能够在低光增强和曝光校正的基准数据集上持续实现优于最新技术（State-of-The-Art, SOTA）

YoloV8官方推荐了一个名为Roboflow的数据集网站。Roboflow是一个免费开源数据集管理平台，它不仅提供免费的数据集，还支持上传自己的数据集并进行格式转换。通过使用Roboflow，开发者可以轻松获取所需格式的数据集，无需手动进行繁琐的格式转换工作。此外，Roboflow还提供了多种数据预处理和数据增强功能，帮助开发者优化训练数据。总之，Roboflow是官方推荐的数据集获取网站，可以从中获取YOLOv8官方指定的数据集，并提供了便捷的数据处理工具。

YoloV8是2023年发布的一种高效的目标检测算法，它的训练需要高质量的数据集，一个高质量的数据集就离不开数据增强等一些数据处理操作。YoloV8官方推荐了一个数据集网站，就是Roboflow。Roboflow是一个数据集管理平台，提供了免费的数据集，同时也支持上传自己的数据集进行格式转换。使用Roboflow，开发者可以方便地获取所需格式的数据集，无需手动转换格式。因此，如果你正在使用模型，Roboflow是一个非常好的选择，可以帮助你快速获取高质量的数据集，从而加快训练效率。

本文给大家带来的改进机制是结合目前SOTAYOLOv9的思想利用双主干网络来改进YOLOv5（本专栏目前发布以来改进最大的内容，同时本文内容为我个人一手整理全网独家首发 | 就连V9官方不支持的模型宽度和深度修改我都均已提供，本文内容支持YOLOv5全系列模型从n到x均可使用，本文的内容超级适合想要发表论文的读者创新性不够，工作量不够的，本文的改进在感官上给人就有一种工作量多和创新点十足的感觉，同时本专栏内容以后均采用NEU-DET数据集进行对比实验模型（避免大家质疑数据集质量的问题），本文内容为独家整理。

本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号最新发布的YOLOv9其中提出的ADown模块来改进我们的Conv模块其中YOLOv9针对于这个模块并没有介绍，只是在其项目文件中用到了，我将其整理出来用于我们的YOLOv5的项目，经过实验我发现该卷积模块（作为下采样模块）首先可以大幅度降低参数值（v5n大约六十万），其次其精度上也有很高的提升，同时本文的内容目前网络上并无其它人总结（也是最新发布的，可以说BUff是集满了）大家可以尝试以下在自己数据集上的效果。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！

本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号最新发布的YOLOv9其中提出的SPPELAN模块来改进SPPF，其中YOLOv9针对于这个模块并没有介绍，只是在其项目文件中用到了，我将其整理出来用于我们的YOLOv5的项目，同时空间金字塔池化作为我们YOLOv5中的一个比较独特的存在其的改变并不会影响我们的模型其它的改进太多，所以如果你融合方面比较困难，可以尝试替换一下SPPF来改变模型的结构从而达到一个创新的目的，同时本文的内容目前网络上并无其它人总结大家可以尝试以下在自己数据集上的效果。

本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号最新发布的YOLOv9其中提出的GELAN模块来改进YOLOv5中的C3，GELAN融合了CSPNet和ELAN机制同时其中利用到了RepConv在获取更多有效特征的同时在推理时专用单分支结构从而不影响推理速度，同时本文的内容提供了两种版本一种是参数量更低涨点效果略微弱一些的版本（参数量V5n下降25w，计算量为3.6GFLOPs），另一种是参数量稍多一些但是效果要不参数量低的效果要好一些（均为我个人整理），提供两种版本是为了适配不同需求的读者，具体选择那

本文给大家带来的改进机制是利用FasterNet的FasterBlock改进特征提取网络，将其用来改进ResNet网络，其旨在提高计算速度而不牺牲准确性，特别是在视觉任务中。它通过一种称为部分卷积（PConv的新技术来减少冗余计算和内存访问。这种方法使得FasterNet在多种设备上运行速度比其他网络快得多，同时在各种视觉任务中保持高准确率，同时本文的内容为我独家创新，全网仅此一份。欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！

本篇文章的内容是在大家得到一个改进版本的C3一个新的注意力机制、或者一个新的卷积模块、或者是检测头的时候如何替换我们YOLOv5模型中的原有的模块，从而用你的模块去进行训练模型或者检测。因为最近开了一个专栏里面涉及到挺多改进的地方，不能每篇文章都去讲解一遍如何修改，就想着在这里单独出一期文章进行一个总结性教程，大家可以从我的其它文章中拿到修改后的代码，从这篇文章学会如何去添加到你的模型结构中去。

本文给大家带来的改进机制是华为VanillaNet主干配合BiFPN实现融合涨点，这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验， 其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制，其主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度，我将其融合在一起，大家可以复制过去在其基础上配合我的损失函数，然后再加一个检测头如果在你的数据上有涨点效果大家就可以开始撰写论文了。我发的改进机制已经有多名读者在Qq私聊我已经有涨点效果了，均有记录证明！

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YOLOv5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，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~YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新。

本文给大家带来的改进机制是一种号称超轻量级且有效的动态上采样器——DySample。与传统的基于内核的动态上采样器相比，DySample采用了一种基于点采样的方法，相比于以前的基于内核的动态上采样器，DySample具有更少的参数、浮点运算次数、GPU内存和延迟。此外，DySample在包括语义分割、目标检测、实例分割、全景分割和单目深度估计在内的五个预测任务中，性能均优于其他上采样器（截至目前最有效的上采样算子），本文将通过介绍其主要原理后，提供该机制的代码和修改教程，并附上运行的yaml文件和运行代码，

YoloV8官方推荐了一个数据集网站，就是Roboflow。Roboflow是一个数据集管理平台，提供了免费的数据集，同时也支持上传自己的数据集进行格式转换。使用Roboflow，开发者可以方便地获取所需格式的数据集，无需手动转换格式。此外，Roboflow还提供了多种数据预处理、数据增强等功能，可帮助开发者更好地优化训练数据

本文给大家带来的改进机制是更加聚焦的边界框损失已经我进行二次创新的InnerFocalerIoU同时本文的内容支持现阶段的百分之九十以上的IoU，比如Focaler-IoU、Focaler-MpdIoU、Innner-Focaler-MpdIoU、Inner-FocalerIoU包含非常全的损失函数，边界框的损失函数只看这一篇就够了。