- 💡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。
最全改进注意力机制和自注意力机制：
- *对于这块有疑问的，可以在评论区提出，或者私信CSDN。🌟
🔥🔥🔥YOLO系列 + 以下多种注意力机制系列 结合应用 为 CSDN芒果汁没有芒果 首发更新内容！！！
其他地方看到的 大部分来源这里
重点🚀：YOLOAir算法库中，已经包括了 调试好了本博主开源的大部分的全网首发的Attention注意力机制！！直接一键运行使用即可！！！
如果帮到您可以给个 star 🌟🌟🌟，您的 star🌟 是我最大的鼓励！
但如果您想基于 YOLOAir 的内容发博客，请先私信我，沟通后再将我的 Github 链接放到文章开头的位置并引用！开源不易，请尊重每个人的汗水！
YOLOv5、YOLOv7 + 注意力机制一览
链接🔗🌟：github
链接🔗🌟：github
多种注意力机制
往期YOLO改进教程导航
最新创新点改进博客推荐
（🔥 博客内 附有多种模型改进方式，均适用于 YOLOv5系列 以及 YOLOv7系列 改进！！！）
Original: https://blog.csdn.net/qq_38668236/article/details/126086716
Author: 芒果汁没有芒果
Title: 改进YOLOv5, YOLOv7系列：1.YOLO超全注意力机制汇总 | S2A, SE,SimAM, SKA,ShA, SOCA, CA, CBAM, CrissCrossA, NAM, GAM等
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/680255/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！