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rfb0204421 2020-01-02 06:49:41
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目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ConvNeXt结构（纯卷积|超越Swin）
深度学习Tricks，第一时间送达。纯卷积主干网络！可与大火的分层视觉Transformer竞争！多个任务性能超越Swin！
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合BiFPN
将YOLOv5中的PANet层修改为EfficientDet-BiFPN，实现自上而下与自下而上的深浅层特征双向融合，明显提升YOLOv5算法检测精度。
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​RepVGG（速度飙升）
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​RepVGG（速度飙升）。在ImageNet上，据我们所知，RepVGG的top-1准确性达到80％以上，这是老模型首次实现该精度。 在NVIDIA 1080Ti GPU上，RepVGG模型的运行速度比ResNet-50快83％，比ResNet-101快101％，并且具有更高的精度，与诸如EfficientNet和RegNet的最新模型相比，RepVGG显示出良好的精度-速度权衡。效果对比如下图所示。
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合轻量化网络MobileNetV3（降参提速）
深度学习Tricks，第一时间送达。目标检测算法——YOLOv5结合轻量化网络MobileNetV3。
目标检测算法——YOLOv5将NMS替换为DIoU-NMS
将NMS替换为DIoU-NMS，初步改进YOLOv5对重叠遮挡目标的识别。
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