《YOLOv5原创自研》专栏介绍 & CSDN独家改进创新实战&专栏目录

YOLOv5原创自研

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全网独家首发创新（原创），适合paper ！！！

2024年计算机视觉顶会创新点适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络 ！！！

重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以设计魔改网络，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss等）进行魔改，实现创新！！！

 

 

目录

原创自研

CBAM魔改，升级

卷积魔改，升级版本

注意力机制

自研检测头

2024年前沿最新成果

计算机视觉顶会创新

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原创自研

CBAM魔改，升级

1.自研独家创新MSAM注意力，通道注意力升级，魔改CBAM

YOLOv5独家原创改进：自研独家创新MSAM注意力，通道注意力升级，魔改CBAM-CSDN博客

2. 新颖自研设计的BSAM注意力，基于CBAM升级

YOLOv5/YOLOv7独家原创改进：新颖自研设计的BSAM注意力，基于CBAM升级-CSDN博客

3.创新自研CPMS注意力，多尺度通道注意力具+多尺度深度可分离卷积空间注意力，全面升级CBAM

YOLOv5独家原创改进：创新自研CPMS注意力，多尺度通道注意力具+多尺度深度可分离卷积空间注意力，全面升级CBAM-CSDN博客

4.一种新颖的跨通道交互的高效率通道注意力EMCA，ECA注意力改进版 YOLOv5原创改进：一种新颖的跨通道交互的高效率通道注意力EMCA，ECA注意力改进版-CSDN博客

卷积魔改，升级版本

1.自研独家创新FT_Conv，卷积高效结合分数阶变换

YOLOv5独家原创改进：自研独家创新FT_Conv，卷积高效结合傅里叶分数阶变换-CSDN博客

 2.AKConv（可改变核卷积），即插即用的卷积，效果秒杀DSConv

YOLOv5独家原创改进： AKConv（可改变核卷积），即插即用的卷积，效果秒杀DSConv | 2023年11月最新发表-CSDN博客

3.轻量化自研设计双卷积，重新设计backbone和neck卷积结构 YOLOv5独家原创改进：轻量化自研设计双卷积，重新设计backbone和neck卷积结构，完成涨点且计算量和参数量显著下降-CSDN博客

4.DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，效果秒杀DCNv3、DCNv2等 ，助力检测实现暴力涨点 YOLOv5全网独家首发：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，效果秒杀DCNv3、DCNv2等 ，助力检测实现暴力涨点-CSDN博客

注意力机制

1. SENet v2，Squeeze-Excitation模块融合Dense Layer，效果秒杀SENet

YOLOv5全网独家首发改进：SENetv2，Squeeze-Excitation模块融合Dense Layer，效果秒杀SENet-CSDN博客

2.一种新颖的多尺度滑窗注意力，助力小目标和遥感影像场景

YOLOv5涨点技巧：一种新颖的多尺度滑窗注意力，助力小目标和遥感影像场景-CSDN博客

 3.一种新颖的自适应空间相关性金字塔注意力 ，实现小目标暴力涨点

YOLOv5独家原创改进：一种新颖的自适应空间相关性金字塔注意力 ，实现小目标暴力涨点-CSDN博客

自研检测头

 1.独家创新（Partial_C_Detect）检测头结构创新，实现涨点

YOLOv5优化：独家创新（Partial_C_Detect）检测头结构创新，实现涨点 | 检测头新颖创新系列-CSDN博客

 2. 独家创新（SC_C_Detect）检测头结构创新，实现涨点

YOLOv5优化：独家创新（SC_C_Detect）检测头结构创新，实现涨点 | 检测头新颖创新系列-CSDN博客

SPPF创新

 1.SPPF与感知大内核卷积UniRepLK结合，大kernel+非膨胀卷积提升感受野

YOLOv5独家原创改进：SPPF自研创新 | SPPF与感知大内核卷积UniRepLK结合，大kernel+非膨胀卷积提升感受野-CSDN博客

 2.可变形大核注意力（D-LKA Attention），大卷积核提升不同特征感受野的注意力机制

YOLOv5独家原创改进：SPPF自研创新 | 可变形大核注意力（D-LKA Attention），大卷积核提升不同特征感受野的注意力机制-CSDN博客

3.SPPF创新结构，重新设计全局平均池化层和全局最大池化层

YOLOv5独家原创改进：SPPF自研创新 | SPPF创新结构，重新设计全局平均池化层和全局最大池化层，增强全局视角信息和不同尺度大小的特征-CSDN博客

4. 新一代高效可形变卷积DCNv4如何做二次创新？高效结合SPPF

YOLOv5全网首发：新一代高效可形变卷积DCNv4如何做二次创新？高效结合SPPF-CSDN博客

 

IOU & loss优化

1.提出一种新的Shape IoU，更加关注边界框本身的形状和尺度，对小目标检测也很友好 

YOLOv5独家原创改进：提出一种新的Shape IoU，更加关注边界框本身的形状和尺度，对小目标检测也很友好 | 2023.12.29收录_yolov5引入shape-iou-CSDN博客

2.新颖的Shape IoU结合 Inner-IoU，基于辅助边框的IoU损失的同时关注边界框本身的形状和尺度，小目标实现高效涨点

YOLOv5独家原创改进：新颖的Shape IoU结合 Inner-IoU，基于辅助边框的IoU损失的同时关注边界框本身的形状和尺度，小目标实现高效涨点-CSDN博客

3. 更加聚焦的IoU损失Focaler-IoU，二次创新如何结合Shape IoU、MPDIoU、GIoU、DIoU、CIoU等 | 2024年最新IoU YOLOv5全网独家首发：更加聚焦的IoU损失Focaler-IoU，二次创新如何结合Shape IoU、MPDIoU、GIoU、DIoU、CIoU等 | 2024年最新IoU-CSDN博客

 4. Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，效果秒杀CIoU、GIoU等 | 2024年最新IoU

YOLOv5全网独家首发：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，效果秒杀CIoU、GIoU等 | 2024年最新IoU_最新iou改进yolov5-CSDN博客

block优化 

1.多层次特征融合（SDI）结合PConv、DualConv、GSConv，实现二次创新

YOLOv5独家原创改进：多层次特征融合（SDI）结合PConv、DualConv、GSConv，实现二次创新 | UNet v2最新论文_sdi和concat-CSDN博客

2024年前沿最新成果

1. 多种新颖的改进方式 | 保持原始信息-深度可分离卷积(MDSConv) | 全局感受野的空间金字塔 (Improve-SPPF)算法 | CA注意力改进版

YOLOv5独家原创改进： 多种新颖的改进方式 | 保持原始信息-深度可分离卷积(MDSConv) | 全局感受野的空间金字塔 (Improve-SPPF)算法 | CA注意力改进版-CSDN博客

计算机视觉顶会创新

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