目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合新神经网络算子Involution（CVPR 2021）

已于 2022-12-06 12:06:15 修改
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分类专栏： 魔改YOLOv5/v7高阶版 YOLOv5算法改进 YOLOv7算法改进 文章标签： 人工智能 计算机视觉 目标检测 python
于 2022-11-29 15:30:47 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_53578855/article/details/128098542
该博客介绍了如何将Involution算子应用于YOLOv5和YOLOv7目标检测算法，以提高平均精度mAP。Involution是一种新型神经网络算子，比卷积更轻量级且高效。博主分享了改进YOLO算法的三个步骤，并提供了论文链接。读者可以在优快云/QQ后台留言交流。

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CVPR 2021 | Involution：超越convolution和se

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FastestDet：比yolov-fastest更快！更强！全新设计的超实时Anchor-free目标检测算法
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FastestDet是设计用来接替yolo-fastest系列算法，相比于业界已有的轻量级目标检测算法如yolov5n, yolox-nano, nanoDet, pp-yolo-tiny, FastestDet和这些算法压根儿不是一个量级，FastestDet无论在速度还是参数量上，都是要小好几个数量级的(不要在拿int8的模型和我fp32的模型比体积了,不公平)，但是精度自然而然也比不过。FastestDet是针对计算资源紧缺的ARM平台设计的。
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加勒比海带66——【YOLO魔法搭配&论文投稿咨询】
11-11 1万+
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​RepVGG（速度飙升）。在ImageNet上，据我们所知，RepVGG的top-1准确性达到80％以上，这是老模型首次实现该精度。 在NVIDIA 1080Ti GPU上，RepVGG模型的运行速度比ResNet-50快83％，比ResNet-101快101％，并且具有更高的精度，与诸如EfficientNet和RegNet的最新模型相比，RepVGG显示出良好的精度-速度权衡。效果对比如下图所示。
[YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.20]Involution新神经网络算子引入网络
m0_70388905的博客
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为了克服这些经典卷积所存在的这些局限性，所以本文作者提出了involution这个概念在involution运算过程中，内卷具有空间特定性和通道不可知“spatial-specificandchannel-agnostic”（与convolution相反），内卷核在空间范围上是不同的，但在通道上是共享的，作者还通过在通道维数上共享involution核来减少核的冗余。通过逆向设计方案，本文提出的。与上述标准卷积或深度卷积相比，卷积核H旨在包含空间和通道域中具有逆特征的变换，因此得名。......
YOLOv5 改进点总览：轻量化、高精度的背后有哪些魔改？
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06-17 1229
改进方向内容是否论文提出是否开源实现主干网络❌ 第三方提出✅ Ultralytics 实现Neck 结构PANet❌ 第三方提出✅ Ultralytics 实现Head 结构✅ Ultralytics 设计✅ 实现损失函数CIoU + BCE✅ 官方实现✅ 实现数据增强✅ 官方实现✅ 实现标签分配SimOTA（大模型）✅ 引用 YOLOX 方法✅ 实现自动锚框AutoAnchor 聚类✅ 官方实现✅ 实现推理优化。
0.99M，150FPS，移动端超轻量目标检测算法PP-PicoDet来了！
Python中文社区
11-20 2247
说到目标检测，那可谓当前的自动驾驶、新零售、智慧工业等热门行业中的关键技术之一。目标检测不仅在行人、车辆、商品以及火灾检测等任务中发挥着极其关键的价值，在目标跟踪、姿态识别、手势控制、图像...
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涨点神器！Yolov5/Yolov7改进Involution(内卷)，可构建用于视觉识别的新一代神经网络！涨点显著！
①答疑群聊服务；②YOLO大模型知识问答系统；③计算机视觉论文生成智能体；
03-17 2089
涨点神器！利用Involution(内卷)，可构建用于视觉识别的新一代神经网络！在分类、检测和分割任务上涨点显著！
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CoTNet：新型主干网络&获得图像识别竞赛冠军的Contextual Transformer 来啦！！！ 论文题目：《Contextual Transformer Networks for Visual Recognition》 小伙伴们，CNN再次强势回归啦！京东AI开源最强ResNet变体CoTNet：一种即插即用的视觉识别模块。 近期工作太忙了！！！小海带抽空将YOLOv5算法与CotNet进行了创新性结合，发现效果还不错！并且涨点明显！！！ 该论文主要是设计了一种新颖的Tran
目标检测算法——YOLOv7改进|增加小目标检测层
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啥都会一点的小程的博客
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一点就分享系列（实践篇3-中篇）— 修改yolov5之”上篇心得和问题总结"||“自注意力机制的插件案例”||“大道至简-CNN模型理解” 虽迟但到， 首先在上篇yolov5主要基于注意力机制和特征融合的改进中，我自己也说到了提升不大或者说带来那1%的提升增加的额外算力没什么意义，这也不是上篇的初衷，上篇本质是希望大家了解yolov5的精髓并且具备动手修改网络结构以及改进的能力，和对模型的一些深度思考哈.在此基础上，我今天抛出的东西仍旧是开放性的！希望大家都能动手动脑去思考去理解，互相学习，互相交流，由于个
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1. R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）系列算法：包括 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN，这些算法都是以区域建议网络 (RPN) 作为基础，使用卷积神经网络进行特征提取和分类。5. EfficientDet：EfficientDet是一种高效的目标检测算法，它基于EfficientNet网络结构，通过使用一系列特征金字塔网络和轻量级的检测头，实现了更高的检测精度和更低的计算开销。
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好的，用户想在YOLOv5中实现或应用新的神经网络算子Involution。首先，我需要了解Involution算子的基本概念和原理。Involution是2021年提出的一种新型算子，与传统的卷积不同，它通过空间特异性的核生成机制来增强...
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