魔鬼面具-哔哩哔哩视频指南

必看干货系列(建议搞深度学习的小伙伴都看看,特别是图像相关)

1. 深度学习常见实验问题与实验技巧(适用于所有模型，小白初学者必看!)
2. 还在迷茫深度学习中的改进实验应该从哪里开始改起的同学，一定要进来看看了！用自身经验给你推荐实验顺序！
3. 探究深度学习中预训练权重对改进和精度的影响!
4. 什么？你说你不会画模型结构图？行吧，那你进来看看吧，手把手教你画YAML结构图！
5. 探究深度学习中训练中的可重现性
6. 什么？你说你更换主干后看不懂配置文件也不懂画结构图？那你快点进来看看了！
7. 从三个角度分析，什么条件才算是一个合格的改进专栏！
8. 都2024了，你写论文不会还只用p,r,map这些指标分析目标检测模型吧？

YOLOV5,V7-PYQT5项目讲解

1. 哔哩哔哩合集地址
2. 项目github地址

YOLOV5、V7、V8 热力图源码

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YOLO系列模型使用教程系列

1. YOLOV7保姆级教程
2. YOLOV5-Seg实例分割教程
3. YOLOV5-快速上手教程
4. YOLOV8-OBB详细教学视频(包含如何把DOTA数据集分割成小图进行训练)
5. EfficientTeacher半监督-详细教学和调参注意事项

YOLOV8源码常见疑问解答小课堂

1. 关于配置文件中Optimizer参数为auto的时候，究竟Optimizer会怎么选用呢？
2. best.pt究竟是根据什么指标来保存的?
3. 数据增强在yolov8中的应用
4. 如何添加FPS计算代码和FPS的相关的一些疑问

目标检测干活系列

1. 深入了解目标检测中的检测头

环境配置系列教程

1. 保姆式AUTODL-YOLO环境教程(上):从0教你如何配置VSCODE、安装新环境和CUDA和CUDNN、跑通YOLOV8、编译DCNV3
2. 保姆式AUTODL-YOLO环境教程(下):从0教你如何配置VSCODE、安装新环境和CUDA和CUDNN、跑通YOLOV8、编译DCNV3

目标检测Tricks

1. 可视化并统计目标检测中的TP,FP,FN
2. 深度学习小实验-卷积家族(fps,flops,param)对比实验
3. yolov5中的FeatureMap可视化(热力图格式)
4. 用于yolov5和v7中的yolo格式转换coco格式的脚本.
5. Segment Anything演示代码
6. 固定随机种子在同一个主机上极可能地复现结果
7. 计算yolov5推理时间和FPS的脚本
8. 计算yolov7推理时间和FPS的脚本

YOLO系列(YOLOV5,YOLOV7,YOLOV8)模型改进大合集

YOLOV5(主干系列修改V7同样也适用)

1. 添加EIOU，SIOU，ALPHA-IOU, FocalEIOU到yolov5的box_iou中
2. Wise-IoU
3. 使用DAMO-YOLO中的GFPN替换YOLOV5中的Head
4. 使用DAMO-YOLO中的GFPN替换YOLOV5中的Head
5. 使用yolov8中的C2F模块替换yolov5中的C3模块.
6. 添加Optimal Transport Assignment到yolov5的Loss中
7. 添加Deformable convolution V2到yolov5中
8. 添加辅助训练分支到yolov5中
9. 添加context augmentation module到yolov5中
10. 添加SAC到yolov5中
11. 添加CoordConv到yolov5中
12. 添加soft-nms(IoU,GIoU,DIoU,CIoU,EIoU,SIoU)到yolov5中
13. 添加DSConv到yolov5中
14. 添加DCNV3到yolov5中.
15. 添加Normalized Gaussian Wasserstein Distance到yolov5中.
16. 添加Efficient-DecoupledHead到yolov5中
17. 添加FasterNet中的Faster-Block到yolov5中
18. 添加Timm支持的主干到yolov5中.
19. 添加Task-Specific Context Decoupling到yolov5中
20. 添加FasterNet主干到yolov5中
21. 添加Omni-Dimensional Dynamic Convolution主干(od_mobilenetv2,od_resnet)到yolov5中
22. 融合Omni-Dimensional Dynamic Convolution主干(od_mobilenetv2,od_resnet)中的Conv和BN
23. 添加轻量级上采样算子CARAFE到yolov5中
24. 添加CFPNet中的EVC-Block到yolov5中
25. 添加基于注意力机制的目标检测头(DYHEAD)到yolov5中
26. 添加(2023年New)InceptionNeXt主干到yolov5中
27. 添加aLRPLoss到yolov5中
28. 结合Res2Net提出具有多尺度提取能力的C3模块
29. 添加(2022年)FocalNet(transformer)主干到yolov5中
30. 添加(2023年)EMO(transformer)主干到yolov5中
31. 添加(2022年)EfficientFormerV2(transformer)主干到yolov5中
32. 添加(2022年CVPR)PoolFormer(transformer)主干到yolov5中
33. 添加(2023年)EfficientViT(transformer)主干到yolov5中
34. 添加ContextAggregation到yolov5中
35. 添加(2023年)VanillaNet主干到yolov5中
36. 添加(2022年)NextViT主干到yolov5中
37. 添加(2023年)RIFormer主干到yolov5中
38. Scale-Aware RFE与C3结合而成的C3RFEM添加到yolov5中
39. 把重参数结构DiverseBranchBlock与C3融合成C3-DBB添加到yolov5中
40. 添加(2023CVPR)EfficientViT(transformer)主干到yolov5中
41. 添加(2023旋转目标检测SOTA)LSKNet主干到yolov5中
42. 添加(2023最新IoU度量算法)MPDiou到yolov5中.
43. 添加Yolo-Face-V2中SlideLoss的到yolov5中
44. 添加RepViT(transformer)主干到yolov5中
45. 利用华为2023最新GOLD-YOLO中的Gatherand-Distribute进行改进YOLOV5中的特征融合模
46. 利用动态蛇形卷积改进YOLOV5
47. 利用带有位置信息编码的AIFI自注意力机制改进YOLOV5
48. 添加UniRepLKNet主干到yolov5中
49. 添加Attentional Scale Sequence Fusion到yolov5中
50. 添加cross-scale feature-fusion到yolov5中
51. 添加对小目标有效的BiFormer注意力机制到yolov5中

YOLOV7

1. 添加EIOU，SIOU，ALPHA-IOU, FocalEIOU到yolov5的box_iou中
2. Wise-IoU
3. 添加Deformable convolution V2到yolov7中
4. 添加SAC到yolov7中
5. 添加CoordConv到yolov7中
6. 添加soft-nms(IoU,GIoU,DIoU,CIoU,EIoU,SIoU)到yolov7中
7. 添加DSConv到yolov7中
8. 添加DCNV3到yolov7中.
9. 添加Normalized Gaussian Wasserstein Distance到yolov7中
10. 添加具有隐式知识学习的Efficient-DecoupledHead到yolov7中
11. 添加FasterNet中的PConv到yolov7中
12. 添加轻量级上采样算子CARAFE到yolov7中.
13. 添加基于注意力机制的目标检测头(DYHEAD)到yolov7中
14. 添加Omni-Dimensional Dynamic Convolution到yolov7中
15. 添加CFPNet中的EVC-Block到yolov7中
16. P2,P6检测层在YOLOV7中的添加
17. 使用VOVGSCSP轻量化yolov7的Neck
18. 添加SwinTransformer-Tiny主干到yolov5中
19. Scale-Aware RFE添加到yolov7中
20. 把重参数结构DiverseBranchBlock添加到yolov7中
21. 添加(2023最新IoU度量算法)MPDiou到yolov7中
22. 利用华为2023最新GOLD-YOLO中的Gatherand-Distribute进行改进YOLOV7中的特征融合模块.
23. 利用动态蛇形卷积改进YOLOV7
24. 利用带有位置信息编码的AIFI自注意力机制改进YOLOV7
25. 添加Attentional Scale Sequence Fusion到yolov7中

YOLOV8

1. 添加EIOU，SIOU，ALPHA-IOU, FocalEIOU到yolov5,yolov8的box_iou中
2. Wise-IoU
3. 添加Deformable convolution V2到yolov8中
4. 最新~YOLOV8手把手教学配置文件添加注意力机制!一看就会!
5. YOLOV8改进-手把手带你学会注意力机制进阶用法
6. YOLOV8可视化-可视化并统计每张图的True Positive、False Positive、False Negative
7. YOLOV8-基于VisDrone的TaskAlignedAssigner任务对齐分配策略的调参实验
8. YOLOV8-不会把多个改进整合到一个yaml配置文件里面？那来看看这个吧！从简到难手把手带你整合三个yaml