YOLOv5算法进阶改进（4）— 引入解耦合头部 | 助力提高检测准确率

前言：Hello大家好，我是小哥谈。解耦头是目标检测中的一种头部设计，用于从检测网络的特征图中提取目标位置和类别信息。具体来说，解耦头部将目标检测任务分解为两个子任务：分类和回归。分类任务用于预测目标的类别，回归任务用于预测目标的位置。这种设计可以提高目标检测的准确性和效率。🌈  

前期回顾：

             YOLOv5算法进阶改进（1）— 改进数据增强方式 + 添加CBAM注意力机制

             

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