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[YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.5]改进特征融合网络PANET为BIFPN（更新添加小目标检测层yaml）

前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是在处理一些复杂背景问题的时候，还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的...

改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝（TensorRT及NCNN部署）-2

改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝（TensorRT及NCNN部署）-1 https://developer.aliyun.com/article/1446504?spm=a2c6h.13148508.setting.30.68a34f0e3ZrSNI C、Mobil...

企业级云上网络构建

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改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝（TensorRT及NCNN部署）-1

YOLOv5改进点 2022.10.30 复现TPH-YOLOv5 2022.10.31 完成替换backbone为Ghostnet 2022.11.02 完成替换backbone为Shuff...

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）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是低照度图像增强网络SCINet，SCINet（自校正照明网络）是一种专为低光照图像增强设计的框架。它通过级联照明学习过程和权重共享机制来处理图像，优化了照明部分以提升图像质量。我将该网络集成在YOLOv5的主干上针对于图像的输入进行增强，同时该网络的并不会增加...

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）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是低照度图像增强网络Retinexformer，其是由今年最新发布的针对于黑夜目标检测的改进机制（非常适合大家用来发表论文），其主要思想是通过一种新颖的一阶段Retinex-based框架来增强低光图像。这个框架结合了照明信息的估计和损坏恢复，目的是提高低光图像...

YOLOv5改进 | 主干篇 | RevColV1可逆列网络（特征解耦助力小目标检测）

一、本文介绍本文给大家带来的是主干网络RevColV1，翻译过来就是可逆列网络去发表于ICLR2022，其是一种新型的神经网络设计(和以前的网络结构的传播方式不太一样)，由多个子网络（列）通过多级可逆连接组成。这种设计允许在前向传播过程中特征解耦，保持总信息无压缩或丢弃。其非常适合数据集庞大的目标...

CV目标检测 Task02: 练死劲儿-网络设计打卡笔记

蓝色部分为记录的笔记由于目标检测网络原理的复杂性，在正式的跑训练脚本愉快炼丹前，还有很多枯燥的概念需要学习。塔们说，这是练死劲儿，不好用，我说这个好用，这叫基本功，炼丹师讲究的就是基本功。因此在task2中，我们需要学习两块原理性的内容：锚框和目标检测的网络结构设计分别对应《动手学CV-Pyto...

【论文速递】CVPR2022-弱监督旋转不变的航空目标检测网络

【论文原文】：超网络体系下的目标优选模型获取地址：https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=3uoqIhG8C45S0n9fL2suRadTyEVl2pW9UrhTDCdPD65GA12tdKgW-bKuGOqLNnh5eAZmICm_nEqVchm...

【论文速递】CVPR2022-弱监督旋转不变的航空目标检测网络

【论文原文】：Weakly Supervised Rotation-Invariant Aerial Object Detection Network获取地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9880297博主关键词：目标检测，弱监督学习摘要：弱监督航空目...

【Keras计算机视觉】Faster R-CNN神经网络实现目标检测实战（附源码和数据集超详细）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、目标检测的概念目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。因此，目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点，它是图像处理和...

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更新时间 2024-03-25 13:09:43

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