🔥《YOLOv13有效涨点改进专栏》🔥
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🚀适用场景:PCB板检测、小目标检测、工业缺陷检测、医学检测、遥感目标检测等任务🚀
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专栏所有改进全部支持YOLOv13的N、S、L、X的不同模型版本,灵活使用全网独家创新。
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YOLO项目虚拟环境版本如下
- Python:3.10.0 个人而言相对较好,兼容很多包
- PyTorch:2.6.0
- CUDA:12.1
- python编程软件:推荐Pycharm好用,喜欢用vs code的小伙伴也可以。
- Ultralytics:8.3.184
- 我对小伙伴的环境没有非常严格要求,能跑实验就好了,因为我的创新点会持续更新,可能会伴随着更新一些包,安装YOLO环境跟着的步骤文件,去执行几行命令就几分钟的事情。
⭐试读篇⭐
【1】YOLOv13一文弄懂 | YOLOv13网络结构解读 、yolov13.yaml配置文件详细解读与说明、YOLO虚拟环境安装、模型训练、验证、推理参数详细解析 | 通俗易懂!入门必看系列!
【3】YOLOv13手把手训练自己的数据集教学,从源码下载,配置虚拟环境,准备数据集、训练、验证、推理测试 。实现0到1的完整教学过程。快速入门必看
🚀🚀🚀小论文、大论文必备🚀🚀🚀
【1】小论文/大论文必备 | YOLOv13数据集增强 | 引入多种数据集增强方法,支持图像和标签同步扩充增强,助力小论文和大论文实验涨点策略,平均提升模型mAP约1-2个百分点
【3】小论文/大论文必备 | YOLOv13绘制实验曲线对比图 | 引入多种绘制曲线对比图,包括mAP0.5,mAP0.5:0.95,Loss损失变化的曲线对比
【4】小论文/大论文必备 | YOLOv13计算模型性能 | 测试最优模型FPS指标,既可以凑实验章节工作量、又能助力论文模型性能加分。FPS值越大越好
【5】小论文/大论文必备 | 全网独家详细 揭晓YOLOv13计算COCO指标和TIDE指标 | 通过结合 COCO 与 TIDE 评价指标,使YOLOv13的评估更加全面、更加客观 ,提升论文中稿率
⭐⭐⭐全网独家创新⭐⭐⭐
后续会持续更新很多很多很多!!!
【1】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新/Conv篇 | AAAI 2025 | PConv新型风车形卷积和SPConv二次创新改进(移动风车卷积,使它充分活跃起来),增强特征提取,扩大感受野
【2】YOLOv13创新改进 | 独家Neck创新篇 | CVPR2024 | 引入LGAG大核分组注意门控融合模块,允许相关特征的激活和抑制不相关特征,涨点效果明显
【3】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新篇 | CVPR 2024 | 引入HRAMi 多尺度特征融合模块,在超分辨率、低光照增强、去雨、彩色去噪和灰度去噪等场景任务上,实现高效涨点
【5】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新 | 引入ICCV 2025 中的ConvAttn卷积化注意力,以更轻量的方式模拟自注意力的效果,助力有效涨点
【7】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新篇首发 | CVPR2025 | 引入CASAB有效通道与空间注意力块,助力YOLOv13有效涨点(图像分割、目标检测等任务通用)
【8】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新篇 | AAAI2025 | 引入DTAB和GCSA创新点,通过重新设计通道和空间自注意力机制,助力YOLOv13有效涨点
【10】YOLOv13涨点改进 | 独家Conv篇 | CVPR 2023| 一种新颖的部分卷积(PConv)轻量高效, 适合图像分类、目标检测和分割等各种视觉任务
【11】YOLOv13创新改进 | 全网独家Neck改进篇 | ICME 2024 | DASI 维度感知的选择性融合模块,提升小目标显著性,助力红外小目标暴力涨点
【12】YOLOv13创新改进 | 独家Neck改进篇 | ICME 2024 | MDCR捕捉不同感受野范围内的空间特征,增强对小目标的判别能力,助力红外小目标检测暴力涨点
【14】YOLOv13创新改进 | 独家创新首发、Neck改进篇 | 引入LCA交叉注意力机制和IEL特征增强模块,助力YOLOv13低光,暗光检测高效涨点!【来自CVPR 2025 暗光增强 顶会】
【15】YOLOv13创新改进 | 独家创新首发、注意力改进篇 | 打破常规操作,引入分层多头注意力 (HMHA) 机制, 从而捕获更具多样性的特征,含DSC3k2二次创新!来自CVPR 2025顶会
【19】YOLOv13创新改进 | 独家创新首发、注意力改进篇 | ,引入SPAM光谱池化聚合调制机制, 解决视觉特征高低频分量平衡问题,适合目标检测和实例分割等密集预测任务涨点【ICCV 2023】
【20】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、涨点改进篇 | 引入RCSAB残差通道空间注意力模块,助力红外小目标检测、遥感小目标检测有效涨点 【TGRS 2025顶刊论文】
【22】YOLOv13涨点改进 |全网独家首发细节涨点篇| ICCV 2025 | 引入MSA多尺度注意力模块,多尺度特征有助于全局感知和增强局部细节、助力小目标检测、图像分割有效涨点
【23】YOLOv13创新改进 | 全网独家特征融合Neck改进篇 | 引入DSAM双流注意力融合模块,增强小目标在遥感图像中的表达能力,从而提升小目标检测精度,来自TGRS 2025顶刊
【26】YOLOv13涨点改进 | 特征融合Neck改进篇 | TGRS 2025 | 引入FCM特征校正融合模块,通过空间维度和通道维度的校正,助力YOLOv13有效涨点--(全网独家创新首发)
【30】YOLOv13涨点改进 | 全网首发Conv独家改进篇 | CVPR 2025 | 引入GCConv卷积改进YOLOv13,含GCC3k2二次创新,能够捕捉更加丰富和复杂的特征信息
【31】YOLOv13涨点改进 | 独家创新改进篇 | AAAI2024 | YOLOv13引入CFBlock增强对长程依赖和全局语义信息的建模能力,有助于提升复杂场景下小目标、遮挡目标的检测精度
【32】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、细节涨点改进篇 | SCI 一区 2025 | 引入RHDWT残差离散小波变换,下采样创新改进,助力目标检测、图像分类、实例分割有效涨点
【43】YOLOv13涨点改进 | 全网独家首发、Neck特征融合改进篇 | CVPR 2025 | YOLOv13引入ADWM自适应双重加权融合模块,有效优化特征的加权与融合,减少冗余并增强目标特征
⭐🔥HyperACE创新改进篇🔥⭐
【6】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、涨点改进篇 | 引入RCSAB残差通道空间注意力模块,助力红外小目标检测、遥感小目标检测有效涨点 【TGRS 2025顶刊论文】
【7】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、涨点改进篇 | Arxiv2025 引入MSLA多尺度线性注意力模块,高效提取多尺度特征和建模长程依赖,助力YOLOv13有效涨点
【9】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、涨点改进篇 | TGRS2025顶刊、利用GMM和LMM两个创新点,“遥感图像小目标检测神器!助力YOLOv13效果更惊艳”
【13】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、注意力改进篇 | SCI一区 2025 | 引入KSFA多核选择性融合注意力,有效提取和融合最相关特征,助力小目标检测有效涨点
【14】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、注意力改进篇 | ICLR 2025 | YOLOv13引入TSSA一种新的注意力模块,适合多尺度处理和复杂场景的高效特征提取
【15】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、注意力改进篇 | SCI一区 2025 | 引入FSSA傅里叶域稀疏自注意力,助力遥感小目标检测、图像分类、实例分割有效涨点
【21】YOLOv13涨点改进 | HyperACE改进、注意力改进篇 | CVPR 2024 | YOLOv13引入MaSA曼哈顿自注意力、含多种改进,助力目标检测、图像分割、图像分类有效涨点
✨🔥Conv卷积改进篇🔥✨
【1】YOLOv13涨点改进 | Conv改进篇 | 引入 DEConv细节增强卷积模块, 能够恢复更多细节信息,含DEC3k2二次创新,提升小目标检测精度(全网独家创新)来自TIP 2024顶刊
【2】YOLOv13改进 | Conv篇 | YOLOv13引入AKConv卷积和AKC3k2创新改进(既轻量又提点),适合小目标检测、实例分割、图像分类等任务通用
【3】YOLOv13涨点改进 | Conv改进篇 | 含2种改进,引入DynamicConv替换DSConv卷积下采样和DSC3k2_DynamicConv替换DSC3k2(来自CVPR2024)
【4】YOLOv13涨点改进 | Conv篇/小目标改进 | YOLOv13引入SPDConv卷积特征无损下采样模块,增加适合YOLOv13小目标检测P2层改进(助力小目标任务高效涨点)
【6】YOLOv13涨点改进 | Conv改进篇 | 含2种改进,YOLOv13引入LDConv卷积和二次创新LDC3k2模块改进DSC3k2,全网独家创新(来自SCI 2024)
【7】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新/Conv篇 | AAAI 2025 | PConv新型风车形卷积和SPConv二次创新改进(移动风车卷积,使它充分活跃起来),增强特征提取,扩大感受野
【9】YOLOv13涨点改进 | Conv篇 | CVPR2023| YOLOv13添加SCConv空间和通道重构卷积(既轻量又涨点,助力于小目标任务涨点)
【11】OLOv13涨点改进 | 独家Conv篇 | ECCV 2024| YOLOv13添加WTConv小波卷积, 能够更有效地捕捉局部和全局特征, 助力高效涨点
【12】YOLOv13涨点改进 | 独家Conv篇 | CVPR 2023| 一种新颖的部分卷积(PConv)轻量高效, 适合图像分类、目标检测和分割等各种视觉任务
【14】YOLOv13涨点改进 | 全网独家Conv改进篇 | SCI 一区 2025 | FourierConv卷积增强YOLOv13的全局感知,细节复原,实现更精确的目标检测性能
【18】YOLOv13涨点改进 | 全网首发Conv独家改进篇 | CVPR 2025 | 引入GCConv卷积改进YOLOv13,含GCC3k2二次创新,能够捕捉更加丰富和复杂的特征信息
✨🔥注意力改进篇🔥✨
【1】YOLOv13涨点改进 | 独家创新篇 | YOLOv13引入EMCAM有效多尺度卷积注意力模块,增强保留上下特征信息,助力于医学图像分割任务,涨点推荐(来自CVPR2024顶会)
【2】YOLOv13涨点改进 | 注意力改进篇 | YOLOv13引入MSDA多尺度空洞注意力模块,多种视觉任务上均实现了领先的SOTA性能(来自TMM 2023)
【3】YOLOv13涨点改进 | 注意力改进篇-图像去雾 | YOLOv13引入FCAttention捕捉全局和局部信息交互,即插即用注意力模块(来自2024 SCI 一区)
【5】YOLOv13创新改进 | 注意力改进篇 | 手把手教你在YOLOv13上使用LSKAttention大核注意力机制(助力小目标检测极限涨点)含三种创新改进点
【6】YOLOv13创新改进 | 注意力篇 | YOLOv13上引入EMA高效多尺度注意力模块,优于多种现有注意力机制(助力图像分类和目标检测等任务通用)含三种创新改进点,ICASSP2023中稿论文
【7】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新 | 引入ICCV 2025 中的ConvAttn卷积化注意力,以更轻量的方式模拟自注意力的效果,助力有效涨点
【8】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新篇首发 | CVPR2025 | 引入CASAB有效通道与空间注意力块,助力YOLOv13有效涨点(图像分割、目标检测等任务通用)
【9】YOLOv13创新改进 | 注意力改进篇 | MSCA多尺度卷积注意力模块,有效聚合全局上下文信息,处理细节和高分辨率图像时表现出色,进一步探索 CNN 的潜力,助力YOLOv13有效涨点
【10】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新篇 | AAAI2025 | 引入DTAB和GCSA创新点,通过重新设计通道和空间自注意力机制,助力YOLOv13有效涨点
【11】YOLOv13创新改进 | 注意力改进篇 | ICME 2024 | PPA并行感知块注意力模块,增强小目标特征感知能力,红外小目标任务暴力涨点
【12】YOLOv13创新改进 | 独家创新首发、注意力改进篇 | 打破常规操作,引入分层多头注意力 (HMHA) 机制, 从而捕获更具多样性的特征,含DSC3k2二次创新!来自CVPR 2025顶会
【16】YOLOv13创新改进 | 独家创新首发、注意力改进篇 | 引入SPAM光谱池化聚合调制机制, 解决视觉特征高低频分量平衡问题,适合目标检测和实例分割等密集预测任务涨点,【ICCV 2023】
【17】YOLOv13涨点改进 | 全网独家首发细节涨点篇 | ICCV 2025 | 引入MSA多尺度注意力模块,多尺度特征有助于全局感知和增强局部细节、助力小目标检测、图像分割有效涨点
【22】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、注意力改进篇 | Arxiv 2025 | 引入轻量级群体注意力(LWGA)模块,可以显著提高其多尺度物体检测能力,特别是在小物体和复杂背景下的表现
【24】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、注意力改进篇 | SCI一区 2025 | 引入KSFA多核选择性融合注意力,有效提取和融合最相关特征,助力小目标检测有效涨点
【25】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、注意力改进篇 | ICLR 2025 | YOLOv13引入TSSA一种新的注意力模块,适合多尺度处理和复杂场景的高效特征提取
【27】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、注意力改进篇 | SCI一区 2025 | 引入FSSA傅里叶域稀疏自注意力,助力遥感小目标检测、图像分类、实例分割有效涨点
【33】YOLOv13涨点改进 | HyperACE改进、注意力改进篇 | CVPR 2024 | YOLOv13引入MaSA曼哈顿自注意力、含多种改进,助力目标检测、图像分割、图像分类有效涨点
✨🔥Backbone/主干网络改进篇🔥✨
【1】YOLOv13涨点改进 | 主干改进篇 | YOLOv13引入CVPR 2024顶会中的PKINet主干网络改进点,助力于遥感小目标检测任务极限涨点,全网独家创新
【2】YOLOv13涨点改进 | 主干改进篇 | CVPR 2025 | YOLOv13 更换MambaOut主干,适合图像分类、目标检测和图像分割等任务、不用mamba也能高效涨点
【3】YOLOv13涨点改进 | 轻量化、主干改进篇 | CVPR 2024 | YOLOv13更换StarNet主干,适合图像分类、目标检测和图像分割等任务、星星卷积虽小,却蕴藏着巨大的高效潜力
【4】YOLOv13涨点改进 | 轻量级网络,主干改进篇 | CVPR 2023 | YOLOv13更换LSKNet主干,针对遥感目标检测中微小目标检测
【5】YOLOv13涨点改进 | 独家主干改进篇 | CVPR 2024 | YOLOv13利用UniRepLKNet主干,利用大核卷积“看得广而不深”的特性,助力目标检测、图像分类、图像分割有效涨点
【6】YOLOv13涨点改进 | 独家主干改进篇 | CVPR 2024 | YOLOv13利用InceptionNeXt主干,将大核深度卷积分解为四个并行分支,在提升性能的同时显著降低计算效率
【7】YOLOv13涨点改进 | 独家主干改进篇 | CVPR 2023 | YOLOv13利用ConvNeXt V2 主干,采用两个重要增强模块设计,助力目标检测、图像分类、图像分割有效涨点
【8】YOLOv13涨点改进 | 全网独家首发 主干改进篇 | TGRS 2025 | RepViT-TD,告别庞大骨干!YOLOv13 + RepViT-TD轻量又强大,实现更快更准的小目标检测!
✨🔥Neck 特征融合改进篇🔥✨
【1】YOLOv13涨点改进 | 特征融合改进篇 | 高效涨点,YOLOv13利用CDFA对比度特征聚合模块,适用于目标检查,图像分割,图像增强(全网独家创新)来自AAAI2025顶会
【2】YOLOv13涨点改进 | 特征融合改进篇 | YOLOv13引入 CGAFusion高频与低频特征融合模块(全网独家创新)来自TIP 2024顶刊
【3】YOLOv13涨点改进 | Neck改进篇 | YOLOv13引入SAD尺寸感知解码器模块,适用于目标检查,图像分割,图像增强(全网独家创新)来自AAAI2025顶会
【4】YOLOv13涨点改进 | 特征融合改进篇 | YOLOv13引入PSFM高频与低频特征融合模块,助力高效涨点发论文(全网独家创新)
【5】YOLOv13涨点改进 | 特征融合改进篇 | YOLOv13引入CAFMFusion高频与低频特征融合模块(全网独家创新)二次创新模块
【6】YOLOv13涨点改进 | Neck改进篇 | YOLOv13引入ASF-YOLO中的SSFF、TFE和CPAM三个模块用于医学图像分割,含三种创新改进点(助力于小目标检测和分割高效涨点)
【7】YOLOv13涨点改进 | Neck改进篇 | YOLOv13引入 BiFPN双向特征金字塔网络,显著提升了多尺度特征融合效率
【8】YOLOv13涨点改进 | Neck改进篇 | YOLOv13引入SDI多尺度融合模块助力于小目标检测和图像分割涨点
【9】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新/Neck改进篇 | YOLOv13引入DAMO-YOLO中的RepGFPN改进,助力于通用型、轻量级、高效型目标检测
【10】YOLOv13创新改进 | 独家Neck创新篇 | CVPR2024 | 引入LGAG大核分组注意门控融合模块,允许相关特征的激活和抑制不相关特征,涨点效果明显
【11】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新篇 | CVPR 2024 | 引入HRAMi 多尺度特征融合模块,在超分辨率、低光照增强、去雨、彩色去噪和灰度去噪等场景任务上,实现高效涨点
【13】YOLOv13创新改进 | 独家创新首发、Neck改进篇 | 引入LCA交叉注意力机制和IEL特征增强模块,助力YOLOv13低光,暗光检测高效涨点!【来自CVPR 2025 暗光增强 顶会】
【17】YOLOv13创新改进 | 独家Neck改进篇 | MASAG多尺度自适应空间注意力门控融合,选择性地突出空间相关特征,有效提取局部和全局特征,助力小目标检测有效涨点 ,来自BMVC 2024
【18】YOLOv13创新改进 | 全网独家特征融合Neck改进篇 | 引入DSAM双流注意力融合模块,增强小目标在遥感图像中的表达能力,从而提升小目标检测精度,来自TGRS 2025顶刊
【19】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、特征融合Neck改进篇 | TGRS2025顶刊 | 利用多尺度全局-局部特征融合模块MGLFM二次创新模块,助力YOLOv13有效涨点
【21】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新首发、特征融合Neck改进篇 | TGRS 2025一区 | YOLOv13全新升级!淘汰超图计算,使用MSAM模块带来超强目标检测能力
【22】YOLOv13涨点改进 | 特征融合Neck改进篇 | CVPR 2025 | 引入FEFM和二次创新CFEM交叉融合增强模块,适合小目标检测、助力YOLOv13有效涨点-(全网独家创新首发)
【24】YOLOv13涨点改进 | 特征融合Neck改进篇 | TGRS 2025 | 引入FCM特征校正融合模块,通过空间维度和通道维度的校正,助力YOLOv13有效涨点--(全网独家创新首发)
【26】YOLOv13创新改进 | 全网独家创新、特征融合改进篇| TGRS 2025 顶刊| 引入IIA信息集成注意力融合模块, 助力YOLOv13高效涨点,适合各种目标检测任务、CV任务通用
【32】YOLOv13涨点改进 | 全网独家首发、Neck特征融合改进篇 | CVPR 2025 | YOLOv13引入ADWM自适应双重加权融合模块,有效优化特征的加权与融合,减少冗余并增强目标特征
【33】YOLOv13涨点改进 | 独家创新、Neck特征融合改进篇 | TGRS 2024 | 引入 EFC增强跨层特征相关创新点,含MSEF(多尺度有效融合模块)二次创新模块,助力遥感目标检测涨点
✨🔥细节涨点改进篇🔥✨
【1】YOLOv13改进 | 细节涨点篇 | YOLOv13引入HWD小波下采样模块,而不会显著增加计算开销,(适合小目标分割任务、小目标检测任务), 源自SCI一区
【2】YOLOv13涨点改进 | 细节涨点改进篇 | 引入CARAFE上采样模块 ,改善了传统上采样过程中的细节保留和重建质量,一种轻量级、高效的特征上采样改进。
【3】YOLOv13创新改进 | 细节涨点改进篇 | 引入SRFD 浅层下采样和DRFD深层下采样,提高特征稳健性(在图像分类、小目标检测和语义分割等任务上高效涨点)来自TGRS 2023顶刊论文
【6】YOLOv13涨点改进 | 独家下采样细节涨点篇 | ACM 2024 | 引入WFD小波特征下采样模块,保留更多细节信息,减少特征丢失、助力小目标检测、遥感小目标检测、图像分割有效涨点
【8】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、细节涨点改进篇 | SCI 一区 2025 | 引入RHDWT残差离散小波变换,下采样创新改进,助力目标检测、图像分类、实例分割有效涨点
【9】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、细节涨点改进篇 | CVPR 2025 | 引入二次创新SCEU 移动有效上采样模块,下,助力目标检测、图像分类、实例分割有效涨点
【17】YOLOv13涨点改进 | 独家下采样创新改进篇 | TGRS 2024 | YOLOv13引入WTFD小波变换特征分解下采样模块,适合遥感图像分割任务、遥感目标检测任务有效涨点
✨🔥Head/检测头改进篇🔥✨
【1】OLOv13改进 | 检测头改进篇 | 利用ASFF改进YOLOv13检测头,自适应空间特征融合模块,在所有的目标检测上均有大幅度的涨点效果
【2】YOLOv13改进 | 检测头Head改进篇 | 利用DynamicConv高效动态卷积改进YOLOv13检测头,DyHead通过增强检测头操作,提高模型目标检测的精度
【3】YOLOv13改进 | 检测头Head改进篇 | 利用RFAConv感受野注意力卷积改进YOLOv13检测头,RFAHead感受野注意检测头,助力小目标检测高效涨点
【4】YOLOv13改进 | 全网独家 检测头Head创新改进篇 | 利用DCNv4可变形卷积改进YOLOv13检测头,DCNv4Head可变形卷积检测头,轻量高效改进、助力YOLOv13高效涨点
【5】YOLOv13涨点改进 | 独家检测头Head改进篇 | 引入DSConv让 YOLOv13 更聪明的关键:一颗会‘游走’的动态蛇检测头DSCHead,助力小目标检测和小目标分割有效涨点
【6】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、检测头Head改进篇 | 使用PATConv改进YOLOv13的检测头,通过并行的卷积和注意力机制,处理小物体、遮挡物助力小目标检测和小目标分割有效涨点
【7】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、检测头Head改进篇 | AAAI 2026 | 使用StripConvHead改进YOLOv13的检测头,处理小物体、遮挡小目标检测有效涨点
✨🔥全网独家多种改进点组合 /高效发小论文🔥✨
【1】YOLOv13创新改进 | 独家Neck改进篇 | ICME 2024 | MDCR捕捉不同感受野范围内的空间特征,增强对小目标的判别能力,助力红外小目标检测暴力涨点
✨🔥小目标检测涨点改进篇🔥✨
【1】YOLOv13涨点改进 | Conv篇/小目标改进 | YOLOv13引入SPDConv卷积特征无损下采样模块,增加适合YOLOv13小目标检测P2层改进(助力小目标任务高效涨点)
【4】YOLOv13创新改进 | 全网独家Neck改进篇 | ICME 2024 | DASI 维度感知的选择性融合模块,提升小目标显著性,助力红外小目标暴力涨点
【5】YOLOv13创新改进 | 独家Neck改进篇 | ICME 2024 | MDCR捕捉不同感受野范围内的空间特征,增强对小目标的判别能力,助力红外小目标检测暴力涨点
【6】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、涨点改进篇 | TGRS2024 遥感小目标检测顶刊、让 YOLOv13 不再忽略“小目标”检测—全新“小目标克星” FFCA-YOLOv13 发布!
【7】YOLOv13涨点改进 | 全网独家创新、HyperACE改进、涨点改进篇 | TGRS2025顶刊、利用GMM和LMM两个创新点,“遥感图像小目标检测神器!助力YOLOv13效果更惊艳”
【8】YOLOv13涨点改进 | 独家创新Neck改进篇 | 给yolov13分别增加P2小目标检测层和P6大目标检测层
【11】YOLOv13涨点改进 | 独家创新改进篇 | AAAI2024 | YOLOv13引入CFBlock增强对长程依赖和全局语义信息的建模能力,有助于提升复杂场景下小目标、遮挡目标的检测精度
✨🔥损失函数改进篇🔥✨
【3】YOLOv13涨点改进 | 损失函数改进篇 | 引入NWDLoss损失函数,提高小目标检测精度,小目标检测任务专属改进,详细使用步骤
【4】YOLOv13涨点改进 | 损失函数改进篇 | 引入SlideLoss损失函数,适合目标检测中面临的尺度变化、遮挡以及难易样本不平衡等复杂场景下的检测任务,详细使用步骤
【6】YOLOv13涨点改进 | 独家小目标涨点、损失函数改进篇 | 引入ATFLoss损失函数,适合小目标检测,解决检测目标与背景失衡问题,助力YOLOv13轻松有效涨点,高效发论文
【7】YOLO13涨点改进 | 独家创新、损失函数改进篇 | TGRS 2025顶刊 | 带来AIoU小目标涨点损失函数,增强了目标检测中对边界框形状和尺寸的敏感度,适合复杂场景和小物体检测中有效涨点
✨🔥YOLO结合Mamba 最新热点改进篇🔥✨
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