- 💡统一使用 YOLOv5 代码框架， 结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。
- 🌟本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含
【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】、【NMS】、【Loss计算方式】、【自注意力机制】、【数据增强部分】、【标签分配策略】、【激活函数】等各个部分。
🔥🔥🔥 YOLO系列 + HorNet系列 应用为 CSDN芒果汁没有芒果 首发更新内容！！！
本篇是《HorNet 递归门控卷积结构🚀》的修改 演示
更新
🔥🔥🔥更新：新增YOLO中加入 C3HB 🚀 结构，参数量和计算量微涨
论文地址：https://arxiv.org/abs/2207.14284
文章目录
Original: https://blog.csdn.net/qq_38668236/article/details/126410711
Author: 芒果汁没有芒果
Title: 改进YOLOv5系列：10.最新HorNet结合YOLO应用首发！ | 多种搭配，即插即用 | Backbone主干、递归门控卷积的高效高阶空间交互
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