优快云独家原创《芒果YOLO改进高阶指南》适用YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等改进专栏，来自人工智能专家老师联袂推荐

《芒果改进YOLO系列高阶指南》目录

💡该教程为芒果改进YOLO进阶指南专栏，属于《芒果书》📚系列，包含大量的原创首发改进方式, 所有文章都是全网首发原创改进内容🚀

• 💡🎈☁️：[优快云原创《芒果改进YOLO高阶指南》推荐！]
• 优快云博客独家更新出品： 专栏详情🔎：芒果改进YOLO高阶指南🌟🌟🌟🌟🌟

重点：有不少同学反应和我说已经在自己的数据集上有效涨点啦！！ 🔥🔥🔥，包括COCO数据集也能涨点，而且网络结构都是首发原创更新的, 写的人不多✅

专栏地址：专栏详情🔎：芒果改进YOLO高阶指南

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人工智能专家老师联袂推荐改进博客专栏

一、核心重点：效果涨点

有上百名同学 反应和我说 已经在自己的数据集上或者或者公开数据集上有效涨点啦！！ 🔥🔥🔥

包括COCO数据集也能涨点，网络模型改进，配置都是原创首发更新的，直接写论文，香爆了！！！

每个改进点均支持·改进YOLOv5及之前的模型、YOLOv7、YOLOv8、YOLOX、YOLOv6等主流模型·

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二、专栏地址

本专栏为YOLO改进指南进阶专栏` ，均为全网独家首发内容，文章质量较高🔥🔥🔥

https://blog.youkuaiyun.com/qq_38668236/category_12232483.html

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三、文章详细目录

《芒果改进YOLO高阶指南》推荐

• 💡🎈☁️：YOLOv8改进AFPN：改进用于目标检测的渐近特征金字塔网络AsymptoticFPN，加强非相邻层的直接交互，YOLO系列高效涨点

• 💡🎈☁️：YOLOv5改进AsymptoticFPN：改进Asymptotic Feature Pyramid Network渐近特征金字塔网络，加强非相邻层的直接交互，YOLO系列高效涨点

• 💡🎈☁️：YOLOv7改进AsymptoticFPN：用于目标检测的渐近特征金字塔网络AFPN，加强非相邻层的直接交互，YOLO系列高效涨点

• 💡🎈☁️：YOLOv8独家原创改进：独家首发最新原创XIoU_NMS改进点，改进有效可以直接当做自己的原创改进点来写，提升网络模型性能、收敛速度和鲁棒性

• 💡🎈☁️：YOLOv5、YOLOv7独家原创改进：独家首发最新原创XIoU_NMS改进点，改进有效可以直接当做自己的原创改进点来写，提升网络模型性能、收敛速度和鲁棒性

• 💡🎈☁️：YOLOv8改进遮挡损失函数Repulsion Loss：全网独家首发最新改进｜ Repulsion 解决目标遮挡场景下的目标检测

• 💡🎈☁️：YOLOv7原创改进损失函数Repulsion：独家首发最新改进Repulsion Loss解决目标遮挡场景下检测

• 💡🎈☁️：YOLOv5原创改进损失函数 Repulsion：解决目标遮挡场景下检测，为解决密集人群检测中遮挡设计的损失函数

• 💡🎈☁️：SCI期刊写作必备（三）：一键生成YOLOv8等主流模型同款图表｜绘制目标检测领域YOLO论文常见的性能对比折线图

• 💡🎈☁️：YOLOv5、YOLOv7、tiny首发原创改进多种《新颖轻量化非对称多级压缩LADH检测头》即插即用｜原创改进轻量新颖ADH非对称多级压缩检测头

• 💡🎈☁️：YOLOv8首发原创改进：即插即用｜新颖轻量化非对称多级压缩LADH检测头，原创改进适配YOLOv8高效检测头，检测头新颖性改进，YOLO检测器性能高效涨点

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• 💡🎈☁️：YOLOv8改进FPN系列：结合新颖的GhostSlimFPN范式网络结构，进一步提升性能

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• 💡🎈☁️：YOLOv8 改进 GhostNet 主干系列：原创改进高效 GhostNet 网络，华为出品，打造全新检测器

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• 💡🎈☁️：YOLOv8 改进最新论文CFNet：即插即用｜原创改进结构显著提升检测性能，小目标检测涨点必备（二）

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• 💡🎈☁️：YOLOv5、YOLOv7改进最新论文CFNet：即插即用｜原创改进结构显著提升检测性能，小目标检测涨点必备（一）

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• 💡🎈☁️：YOLOv5、YOLOv7独家原创改进：独家首发最新EfficiCLNMS改进点，改进有效可以直接当做自己的原创改进点来写，新的增强预测帧

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• 💡🎈☁️：YOLOv8 独家原创改进最新PWConv核心结构｜来自CVPR2023，可以直接写模型改进，进一步轻量化！测试数据集mAP有效涨点，进一步降低参数量，追求更高的 FLOPS

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• 💡🎈☁️：YOLOv8 独家原创改进：独家首发最新原创EfficiCLNMS改进点，改进有效可以直接当做自己的原创改进点来写，新的增强预测帧

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• 💡🎈☁️：YOLOv8首发改进｜独创结构FasterNeXt，超10个数据集上已涨点，可直接写模型改进，源于最新CVPR2023主干系列FasterNet

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• 💡🎈☁️：YOLOv8 原创改进最新结构CBiF、BiFB：小目标检测涨点，原创即插即用

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• 💡🎈☁️：YOLOv8改进最新主干系列BiFormer：顶会CVPR2023即插即用，小目标检测涨点必备，首发原创改进，基于动态查询感知的稀疏注意力机制、构建高效金字塔网络架构，打造高精度检测器

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• 💡🎈☁️：芒果改进YOLOv8系列：改进特征融合网络 BiFPN 结构，融合更多有效特征

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• 💡🎈☁️：芒果YOLO改进｜YOLOv8改进代码原创大全集，全方位角度对YOLOv8模型进行改进，推荐

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• 💡🎈☁️：YOLOv8改进检测头｜增加卷积CNN小目标检测头、超多种Transformer小目标检测头

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• 💡🎈☁️：YOLOv8 改进RepFPN结构｜最新结合：2023年最新论文设计高效 RepFPN 结构，具有硬件感知神经网络设计高效 Repvgg 式 ConvNet 网络结构

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• 💡🎈☁️：YOLOv7、YOLOv5改进全新XIoU损失函数：独家首发最新改进｜YOLO改进Trick，相比较CIoU改进轻松涨点，提升网络模型性能、收敛速度和鲁棒性

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• 💡🎈☁️：YOLOv5/v7/v8原创改进最新结构CBiF、BiFB：小目标检测涨点，原创即插即用

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• 💡🎈☁️：YOLOv8改进全新XIoU损失函数：首发最新改进｜结合XIoU损失函数，相比较CIoU改进轻松涨点，YOLO改进Trick，提升网络模型性能、收敛速度和鲁棒性

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• 💡🎈☁️：YOLOv8改进之损失函数EfficiCLoss：首发最新改进｜结合EfficiCLoss损失函数，小目标强势涨点，新的增强预测帧调整并加快帧回归率，加快网络模型收敛

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• 💡🎈☁️：YOLOv5/v7/v8首发改进最新论文InceptionNeXt：当 Inception 遇到 ConvNeXt 系列，即插即用，小目标检测涨点必备改进

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• 💡🎈☁️：YOLO系列将数据集图片可视化：让改进模型的实验数据更丰富

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• 💡🎈☁️：YOLOv5/v7/v8改进最新主干系列BiFormer：顶会CVPR2023即插即用，小目标检测涨点必备，首发原创改进，基于动态查询感知的稀疏注意力机制、构建高效金字塔网络架构，打造高精度检测器

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• 💡🎈☁️：YOLOv7、YOLOv5、YOLOv8改进多种检测解耦头系列｜即插即用：首发最新更新超多种高精度&轻量化解耦检测头（最新检测头改进集合），内含多种检测头/解耦头改进，高效涨点

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• 💡🎈☁️：YOLOv5/v7/v8 改进首发最新PWConv核心结构｜来自最新CVPR2023顶会，进一步轻量化！测试数据集mAP有效涨点，进一步降低参数量，追求更高的 FLOPS

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• 💡🎈☁️：全网独家首发｜YOLOv7改进方式提升(代码二)，使得改进难度下降，将网络配置层数从104层极致压缩到24层，更清晰更方便更快的改进YOLOv7，完全对齐官方YOLOv7网络模型数据

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• 💡🎈☁️：YOLO系列全网首发改进最新：新颖特定任务检测头TSCODE｜(适用YOLOv5/v7)创新性Max，即插即用检测头，用于目标检测的特定任务上下文解耦头机制，助力YOLOv7目标检测器高效涨点！

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• 💡🎈☁️：YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8改进之损失函数EfficiCIoU-Loss：独家首发最新｜结合EfficiCIoULoss损失函数(适用于YOLOv5)，新的增强预测帧调整并加快帧回归率，加快网络模型收敛

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• 💡🎈☁️：YOLOv7、YOLOv5、YOLOv8改进之输出COCO指标：输出自定义数据集中small、medium、large大中小目标的mAP值，适用于自定义数据集，精度基本对齐，丰富实验数据，便于对比

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• 💡🎈☁️：YOLOv5改进、YOLOv7改进、YOLOv8改进｜YOLO改进超过50种注意力机制，全篇共计30万字（内附改进源代码），原创改进50种Attention注意力机制和Transformer自注意力机制

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• 💡🎈☁️：YOLOv5、YOLOv8改进首发最新主干FasterNet系列：最新CVPR2023录用｜顶会Backbone，为更快的神经网络追求更高的 FLOPS，超越其他轻量化模型

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• 💡🎈☁️：SCI期刊写作必备（二）：代码｜手把手绘制目标检测领域YOLO论文常见的性能对比折线图，一键生成YOLOv7、YOLOv6等主流论文同款图表，包含多种不同功能风格对比图表

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• 💡🎈☁️：YOLOv7首发改进最新主干FasterNet系列：最新CVPR2023顶会录用Backbone，为更快的神经网络追求更高的 FLOPS，参数量计算量下降、FPS提高

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• 💡🎈☁️：原创最新｜SCI写作必备（一）绘制YOLOv7、YOLOv6等论文同款性能对比图-Python：包含多种不同功能风格图表｜包括mAP、Params、FPS等对比图表（YOLOv6/YOLOv7同款）

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• 💡🎈☁️：YOLOv5、YOLOv7改进之实验结果新增mAP75的值(一)：新增打印mAP75的值，便于YOLOv5系列模型对比实验获取更多精度数据，丰富实验数据

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• 💡🎈☁️：YOLOv5、YOLOv7改进之实验结果打印F1 Score的值(二)：新增打印F1 Score的值，便于YOLOv5系列模型对比实验获取更多精度数据，丰富实验数据

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• 💡🎈☁️：YOLOv5、YOLOv7改进之训练结果完善results.png、results.csv打印的数据(三)｜全网首发原创制作，新增打印mAP75和F1的值，修改原始风格，丰富实验数据

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• 💡🎈☁️：YOLOv7、YOLOv5改进之打印热力图可视化：适用于自定义模型，丰富实验数据

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持续更新中

• 💡🎈☁️：还在更新中

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还在持续更新中！！！🚀🚀🚀

更新篇数不低于20篇

专栏内容有疑问的 可以主动私信我，(因为每天主动私信次数只有5次，所以没法一一私聊大家)✅

下面链接为《芒果改进YOLO高阶指南》`专栏内容，还在持续更新中…✅

所以敲重点：专栏持续更新中✅

每篇博客 均为原创内容，内含理论部分 以及 多种改进全部源代码，以及给出思考点，主要是让大家快速进行网络模型改进。✅

重点：🌟进阶专栏内容持续更新中🎈☁️🏅️，订阅了该专栏的读者务必·私信博主·加·全新创新点进阶交流群· 群内不定时会发一些其他未公开的Tricks（部分在群内共享以及完善，务必私信博主加进阶交流群，订阅了的读者关注下）✅

四、购买须知(必看)

⚠️注意点

官方要求

购买须知本专栏为图文内容，最终完结不会低于15篇文章。✅
订阅专栏，享有专栏所有文章阅读权限。✅
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代码还在更新中，持续到2024年底！！！（还没更新代码的部分博客，等待更新就行了）

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