当前位置: 首页 > news >正文

目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合特征提取网络RFBNet(涨点明显)

>>>深度学习Tricks,第一时间送达<<<


🚀🚀🚀NEW!!!魔改YOLOv5/v7目标检测算法来啦 ~

计算机视觉——致力于目标检测领域科研Tricks改进与推荐 | 主要包括Backbone、Neck、Head、普通注意力机制、自注意力机制Transformer、Swin Transformer v2,各种IoU Loss损失函数、NMS及各类激活函数替换、轻量化网络改进、数据增强策略以及其他视觉顶会创新点改进等等。相关代码咨询的小伙伴可在CSDN/QQ后台留言 ~ ✨✨✨


RFBNet | ECCV2018:一

相关文章:

  • Spark中宽依赖、窄依赖、Job执行流程
  • R语言最优聚类数目k改进kmean聚类算法
  • 【torch.utils.data.sampler】采样器的解析和使用
  • Springboot魅力乡村管理系统srb4s计算机毕业设计-课程设计-期末作业-毕设程序代做
  • 【星球】【slam】 研讨会(5)VINS:Mono+Fusion 重点提炼
  • 机器学习笔记之受限玻尔兹曼机(三)推断任务
  • 【ASE+python学习】-批量识别石墨烯团簇结构中的吡啶氮,并删除与其相连的氢
  • 【算法】排序——冒泡排序
  • 【数据结构】二分搜索树
  • MySQL 中的 sql_mode 选项以及配置
  • mysql数据库
  • JSP | 基于Servlet和JSP改造oa项目
  • 2022SDNU-ACM结训赛题解
  • JavaWeb_第5章_会话技术_Cookie+Session
  • 新手入门SLAM必备资料
  • python -- PyQt5(designer)中文详细教程(四)事件和信号
  • 【大数据入门核心技术-Hive】MySQL5.7安装
  • FISCO BCOS(二十五)———多机部署
  • 讲点登录业务
  • Python实现基于用户的协同过滤推荐算法构建电影推荐系统