YOLOv5优化:独家创新(Partial_C_Detect)检测头结构创新,实现涨点 | 检测头新颖创新系列

2023-12-13 18:49:07

  ??????本文独家改进:独家创新(Partial_C_Detect)检测头结构创新,适合科研创新度十足,强烈推荐

SC_C_Detect |   亲测在多个数据集能够实现大幅涨点

??????Yolov5/Yolov7魔术师,独家首发创新(原创),适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列,专栏文章提供每一步步骤和源码,轻松带你上手魔改网络

??????重点:通过本专栏的阅读,后续你也可以自己魔改网络,在网络不同位置(Backbone、head、detect、loss等)进行魔改,实现创新!!!

专栏介绍:

???原创魔改网络、复现前沿论文,组合优化创新

??????小目标、遮挡物、难样本性能提升

??????持续更新中,定期更新不同数据集涨点情况
 

1.Partial_C_Detect原理介绍

为了设计快速神经网络,许多工作都集中在减少浮点运算(FLOPs)的数量上。然而,作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟

文章来源:https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/134163630
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。