YOLOv5改进有效涨点目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制_yolov5损失函数改进

---

⭐ YOLOv5改进有效系列目录 ⭐ 

---

前言 

Hello，各位读者们好

• 本专栏自开设一个月以来已经更新改进教程120余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。
• 同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的YOLOv5文档并不能在CSDN上传(所有的创新点都经过我的测试是可用的，得到该文件之后大家可以随意组合使用)，所以会建立群的形式在内上传我的文件和视频我也会在群内不定期和大家交流回答大家问题，同时定期会更新一些文章的创新点(经过我融合测试后的，先到先得)。

---

专栏介绍 

• 本专栏持续更新网络上的所有前沿文章，也包含过去的所有改进机制(大家有感兴趣的机制都可以私聊我我会给大家更新)，过去的改进机制并不一定就比新的机制效果差，同时我也阅读了很多网络上的专栏，发现大家在检测头方面的更新都很少(原因不得而知)，所以本专栏包含20+的检测头创新(检测头的涨点效果都十分高远远大于其它机制)。
• 专栏会一直持续更新，在新的一年里每周更新3-5篇创新机制，持续复习最新的文章内容，订阅了本专栏之后，寻找和创新的工作我来，解放大家的70%的时间，文章发到手软。
• 本专栏还会更新一些YOLO方面关于实习和工作的内容，一些面试时可能有关YOLO系列的面试问题，让我们大家一起剑指图像算法工程师的岗位，所以想要和我一起学YOLO的读者欢迎订阅本专栏。 

目前专栏改进机制：127种（全网最全）， 最新更新时间：2024/6/5号——更新1篇 ，本周已更新2篇

（专栏改进内容破百，即将涨价） 

---

下面是大家购买专栏进群内能够获得的文件部分文件截图(CSDN上提供文件的本专栏为独一份)，这些代码我已经全部配置好并注册在模型内大家只需要运行yaml文件即可，同时我总结了接近150+份的yaml文件组合供大家使用(群内有我的录制的讲解视频，教大家如何去修改和融合模型)，同时大家也可以自己进行组合，估计组合起来共有上千种，总有一种适合你的数据集，让大家成功写出论文。

拥有这个文件YOLOv5你就可以一网打尽，文件均已注册完毕，只许动手点击运行yaml文件即可，非常适合小白。

---

本专栏质量分96，在CSDN改进机制大于110种以上的本文为独一份，充分说明本专栏的质量。

---

本专栏的改进内容适用于YOLOv5的目标检测、分类、分割检测。

YOLOv5改进有效系列目录(持续更新)

---

项目环境如下

• 解释器：Python：3.9
• 框架：Pytorch：1.3
• 系统：Windows11
• IDEA：Pycharm 

---