前言：Hello大家好，我是小哥谈。凭借速度和准确性之间的出色平衡，YOLO框架已成为最有效的目标检测算法之一。然而，在脑肿瘤检测中很少研究使用YOLO网络的性能。对此本文提出了一种基于RCS-YOLO的重新参数化卷积的新型YOLO架构。与YOLOv7相比，RCS-YOLO的精度提高了2.6%，推理速度提高了60%。本文所做出的改进是将YOLOv5的检测头更换为IDetect。🌈
目录
🚀1.基础概念
🚀2.网络结构
🚀3.添加步骤
🚀4.改进方法
💥💥步骤1：common.py文件修改
💥💥步骤2：yolo.py文件修改
💥💥步骤3：创建自定义yaml文件
💥💥步骤4：修改自定义yaml文件
💥💥步骤5：验证是否加入成功
💥💥步骤6：修改默认参数
