⭐ YOLOv5改进有效系列目录 ⭐
前言
Hello，各位读者们好
- 本专栏自开设一个月以来已经更新改进教程70余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。
- 同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的YOLOv5文档并不能在CSDN上传(所有的创新点都经过我的测试是可用的，得到该文件之后大家可以随意组合使用)，所以会建立群的形式在内上传我的文件和视频我也会在群内不定期和大家交流回答大家问题，同时定期会更新一些文章的创新点(经过我融合测试后的，先到先得)。
专栏介绍
- 本专栏持续更新网络上的所有前沿文章，也包含过去的所有改进机制(大家有感兴趣的机制都可以私聊我我会给大家更新)，过去的改进机制并不一定就比新的机制效果差，同时我也阅读了很多网络上的专栏，发现大家在检测头方面的更新都很少(原因不得而知)，所以本专栏包含20+的检测头创新(检测头的涨点效果都十分高远远大于其它机制)。
- 专栏会一直持续更新，在新的一年里每周更新3-5篇创新机制，持续复习最新的文章内容，订阅了本专栏之后，寻找和创新的工作我来，解放大家的70%的时间，文章发到手软。
- 本专栏还会更新一些YOLO方面关于实习和工作的内容，一些面试时可能有关YOLO系列的面试问题，让我们大家一起剑指图像算法工程师的岗位，所以想要和我一起学YOLO的读者欢迎订阅本专栏。
目前专栏改进机制：70种， 最新更新时间：2024/1/8号——更新15篇
YOLOv5系列会涨价现在是折扣价格，随着文章数的增多(估计会在本周之内发布至八十余篇文章），所以想要入手的可以趁早了。
下面是大家购买专栏进群内能够获得的文件部分文件截图(CSDN上提供文件的本专栏为独一份)，这些代码我已经全部配置好并注册在模型内大家只需要运行yaml文件即可，同时我总结了接近150+份的yaml文件组合供大家使用(群内有我的录制的讲解视频，教大家如何去修改和融合模型)，同时大家也可以自己进行组合，估计组合起来共有上千种，总有一种适合你的数据集，让大家成功写出论文，拥有这个文件YOLOv5你就可以一网打尽。
本专栏质量分96，在CSDN改进机制大于70种以上的本文为独一份，充分说明本专栏的质量。
本专栏的改进内容适用于YOLOv5的分类、检测、分割、追踪、关键点检测。
YOLOv5改进有效系列目录(持续更新)
项目环境如下
- 解释器：Python：3.9
- 框架：Pytorch：1.3
- 系统：Windows11
- IDEA：Pycharm
👑试读文章👑
- (一)：详解YOLOv5网络结构/环境搭建/数据集获取/训练/推理/验证/导出/部署
- (二)：YOLOv5改进 | Conv篇 | AKConv轻量级架构下的高效检测（既轻量又提点）
- (五)：YOLOv5改进 | 注意力篇 |TripletAttention三重注意力机制
- (四)：YOLOv5性能评估指标-＞mAP、Precision、Recall、FPS、IoU
⭐ 基础篇⭐
- (一)：详解YOLOv5网络结构/环境搭建/数据集获取/训练/推理/验证/导出/部署
- (二): 利用恒源云在云端租用GPU服务器训练YOLOv5模型(包括Linux系统命令讲解)
- (五)：YOLOv5性能评估指标-＞mAP、Precision、Recall、FPS、IoU
- (六)：YOLOv5训练损失、mAP画图功能 | 支持多结果对比，多结果在一个图片（科研必备）
- (七)：YOLOv5可视化热力图 | 支持自定义模型、置信度选择等功能 (科研必备)
⭐ 卷积篇⭐
- (一)：YOLOv5改进 | Conv篇 | 轻量级下采样方法ContextGuided（大幅度涨点）
- (二)：YOLOv5改进 | Conv篇 | DiverseBranchBlock多元分支模块（有效涨点）
- (三)：YOLOv5改进 | Conv篇 | SPD-Conv空间深度转换卷积（高效空间编码技术）
- (四)：YOLOv5改进 | Conv篇 | AKConv轻量级架构下的高效检测（既轻量又提点）
- (五)：YOLOv5改进 | Conv篇 | SCConv空间和通道重构卷积（精细化检测，轻量又提点）
- (六)：YOLOv5改进 | Conv篇 | 通过RFAConv重塑空间注意力（深度学习的前沿突破）
- (七)：YOLOv5改进 | Conv篇 | DWRSeg扩张式残差助力小目标检测
- (八)：YOLOv5改进 | Conv篇 | SAConv可切换空洞卷积（附修改后的C2f+Bottleneck）
- (九)：YOLOv5改进 | Conv篇 | ODConv卷积助力极限涨
- (十)：YOLOv5改进 | Conv篇 | 多位置替换可变形卷积(DCNv1、DCNv2、DCNv3)
- (十一)：YOLOv5改进 | Conv篇 |手把手教你添加动态蛇形卷积(Dynamic Snake Conv)
- (十二)：YOLOv5改进 | Conv篇 | KernelWarehouse高效的Conv下采样方法
⭐ 注意力篇⭐
- (一)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | ACmix自注意力与卷积混合模型（提高FPS+检测效率）
- (二)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | MSDA多尺度空洞注意力（附多位置添加教程）
- (三)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | HAttention超分辨率重建助力小目标检测 (全网首发)
- (四)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | RCS-OSA替换C2f暴力涨点（减少通道的空间对象注意力）
- (五)：YOLOv5改进 | 注意力篇 |TripletAttention三重注意力机制
- (六)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | Deformable-LKA可变形大核注意力（涨点幅度超高）
- (七)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | LSKAttention大核注意力机制助力极限涨点
- (八)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | FocusedLinearAttention实现有效涨点
- (九)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | DAttention (DAT)注意力机制实现极限涨点
- (十)：YOLOv5改进 | 注意力篇 |适合多种检测场景的BiFormer注意力机制
- (十一)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | iRMB倒置残差块注意力机制（轻量化注意力机制）
- (十二)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | EMAttention注意力机制（附多个可添加位置）
- (十三)：YOLOv5改进 | 注意力篇 | MLCA混合局部通道注意力（轻量化注意力机制）
⭐ 主干篇⭐
- (一)：YOLOv5改进 | 主干篇 | RevColV1可逆列网络（特征解耦助力小目标检测）
- (二)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用SENetV1改进网络结构 (ILSVRC冠军得主)
- (三)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用SENetV2改进网络结构 (全网首发改进)
- (四)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV3替换Backbone（轻量化网络结构）
- (五)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV2替换Backbone（轻量化网络结构）
- (六)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV1替换Backbone（轻量化网络结构）
- (七)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 轻量级网络ShuffleNetV1（附代码+修改教程）
- (八)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 轻量级网络ShuffleNetV2（附代码+修改教程）
- (九)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 华为最新VanillaNet主干替换Backbone实现大幅度长点
- (十)：YOLOv5改进 | 主干篇 | RepViT从视觉变换器（ViT）的视角重新审视CNN
- (十一)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 替换LSKNet遥感目标检测主干 (附代码+结构讲解)
- (十二)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用轻量化卷积优化PP-HGNetV2改进主干（独家创新）
- (十三)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用RT-DETR特征提取网络PPHGNetV2改进YOLOv5
- (十四)：YOLOv5改进 | 主干篇 | SwinTransformer替换Backbone（附代码 + 原理介绍）
- (十五)：YOLOv5改进 | 主干篇 | EfficientViT替换Backbone（高效的视觉变换网络）
- (十六)：YOLOv5改进 | 主干篇 | FasterNeT跑起来的主干网络（ 提高FPS和检测效率）
- (十七)：YOLOv5改进 | 主干篇 | EfficientNetV1高效的特征提取网络
- (十八)：YOLOv5改进 | 主干篇 | EfficientNetV2均衡缩放网络改进特征提取层
- (十九)：YOLOv5改进 | 主干篇 | CSWinTransformer交叉形窗口网络
- (二十)：YOLOv5改进 | 主干篇 | ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络
- (二十一)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 12月份最新成果TransNeXt特征提取网络（全网首发）
- (二十二)：YOLOv5改进 | 主干篇 | 12月最新成果UnirepLknet特征提取网络
⭐ 检测头篇⭐
- (一)：YOLOv5改进 | 检测头篇 | 利用AFPN改进检测头适配YOLOv8版（全网独家创新）
- (二)：YOLOv5改进 | 检测头篇 | 给v5换个RT-DETR的检测头（重塑目标检测前沿技术）
- (三)：YOLOv5改进 | 检测头篇 | 增加小目标检测层利用AFPN改进检测头（自研改进机制）
- (四)：YOLOv5改进 | 检测头篇 | ASFF改进YOLOv5检测头（全网独家改进）
- (五)：YOLOv5改进 | 检测头篇 | 修改LADH高效检测头(全网独家改进)
- (六)：YOLOv5改进 | 检测头篇 | DynamicHead原论文一比一复现 （不同于网上版本）
- (七)：YOLOv5改进 | 检测头篇 | FRMHead效果秒杀v5和RT-DETR检测头(全网独家创新)
- (八)：YOLOv5改进 | 检测头篇 | CLLAHead检测头让小目标无所遁形（全网独家首发）
⭐ Neck篇⭐
- (一)：YOLOv5改进 | Neck篇 | 轻量级跨尺度特征融合模块CCFM（附yaml文件+添加教程）
- (二)：YOLOv5改进 | Neck篇 | 利用Damo-YOLO的RepGFPN改进特征融合层
- (三)：YOLOv5改进 | Neck篇 | BiFPN双向特征金字塔网络（附yaml文件+代码）
- (四)：YOLOv5改进 | Neck篇 | Slim-Neck替换特征融合层实现超级涨点 (又轻量又超级涨点)
- (五)：YOLOv5改进 | Neck篇 | 利用GFPN改进特征融合层（附yaml文件+添加教程）
- (六)：YOLOv5改进 | Neck篇 | 利用GoldYOLO改进YOLOv5让小目标检测无所遁形
- (七)：YOLOv5改进 | Neck篇 | 利用ASF-YOLO改进特征融合层（适用于分割和目标检测）
⭐ 损失函数篇⭐
- (一)：YOLOv5改进 | 损失函数篇 | MPDIoU、InnerMPDIoU助力细节涨点
- (二)：YOLOv5改进 | 损失函数篇 | EIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU等二十余种损失函数
- (三)：YOLOv5改进 | 损失函数篇 | InnerIoU、InnerWIoU、FocusIoU等损失函数
- (四)：YOLOv5改进 | 损失函数篇 | VarifocalLoss密集检测专用损失函数 (论文一比一复现)
- (五)：YOLOv5改进 | 损失函数篇 | SLidIoU、EMASLidIoU最新版本损失函数
- (六)：YOLOv5改进 | 损失函数篇 | 12月最新Shape-IoU考虑边框形状与尺度度量的损失函数
⭐ SPPF篇⭐
- (一)：YOLOv5改进 | SPPF篇 | 将AIFI模块和Conv模块结合替换SPPF（独家改进）
- (二)：YOLOv5改进 | SPPF篇 | FocalModulation替换SPPF（精度更高空间金字塔池化）
⭐ 细节创新篇⭐
- (一): YOLOv5改进 | 细节创新篇 | iAFF迭代注意力特征融合助力多目标细节涨点
- (二)：YOLOv5改进 | 细节涨点篇 | CARAFE提高精度的上采样方法（助力细节长点）
⭐ 融合改进篇⭐
- (一)：YOLOv5改进 | 融合改进篇 | BiFPN+ RepViT（教你如何融合改进机制）
- (二)：YOLOv5改进 | 融合改进篇 | Damo-YOLO配合Dyhead检测头突破极限涨点
