YOLOv5改进系列(32)——替换主干网络之PKINet(CVPR2024 | 面向遥感旋转框主干,有效捕获不同尺度上的密集纹理特征)

962f7cb1b48f44e29d9beb1d499d0530.gif【YOLOv5改进系列】前期回顾:

YOLOv5改进系列(0)——重要性能指标与训练结果评价及分析

YOLOv5改进系列(1)——添加SE注意力机制

YOLOv5改进系列(2)——添加CBAM注意力机制

YOLOv5改进系列(3)——添加CA注意力机制

YOLOv5改进系列(4)——添加ECA注意力机制

YOLOv5改进系列(5)——替换主干网络之 MobileNetV3

YOLOv5改进系列(6)——替换主干网络之 ShuffleNetV2

YOLOv5改进系列(7)——添加SimAM注意力机制

YOLOv5改进系列(8)——添加SOCA注意力机制

YOLOv5改进系列(9)——替换主干网络之EfficientNetv2

​​​​​​YOLOv5改进系列(10)——替换主干网络之GhostNet

YOLOv5改进系列(11)——添加损失函数之EIoU、AlphaIoU、SIoU、WIoU

YOLOv5改进系列(12)——更换Neck之BiFPN

YOLOv5改进系列(13)——更换激活函数之SiLU,ReLU,ELU,Hardswish,Mish,Softplus,AconC系列等

YOLOv5改进系列(14)——更换NMS(非极大抑制)之 DIoU-NMS、CIoU-NMS、EIoU-NMS、GIoU-NMS 、SIoU-NMS、Soft-NMSYOLOv5改进系列(15)——增加小目标检

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