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本专栏是讲解如何改进Yolo系列小目标的的专栏。改进方法采用了最新的论文提到的方法。改进的方法包括：增加注意力机制、更换卷积、更换block、更换backbone、更换head、更换优化器等；每篇文章提供了一种到N种改进方法。本专栏的改进方法是面向小目标以及密集小目标场景。

评测用的数据集是我自己标注的数据集，里面包含32种飞机。每种改进方法我都做了测评，并与官方的模型做对比。

代码和PDF版本的文章，我在验证无误后会上传到百度网盘中，方便大家下载使用。

这个专栏，求质不求量，争取尽心尽力打造精品专栏！！！

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已经更18篇内容，还在持续更新中。。。。

MwdpNet:致力于提高高分辨率遥感图像微小目标的识别精度

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YoloV8改进策略：Shape-IoU，考虑边框形状与尺度的度量

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YoloV8改进策略：ASF-YOLO，结合了空间和尺度特征在小目标和密集目标场景有效涨点

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YoloV8改进策略：动态蛇形卷积，解决管状结构问题

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YoloV8改进策略：WaveletPool解决小目标的混叠问题，提高小目标的检测精度

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YoloV7改进策略：独家原创，全网首发，复现Drone-Yolo，以及改进方法

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YoloV8改进策略：Gold-YOLO高效目标检测器与YoloV8激情碰撞

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YoloV5改进策略：独家原创，全网首发，复现Drone-Yolo，以及改进方法

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YoloV8改进策略：独家原创，全网首发，复现Drone-Yolo，以及改进方法

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YoloV7改进策略：复现HIC-YOLOv5，打造HIC-YOLOv7，用于小物体检测

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YoloV5改进策略：复现HIC-YOLOv5，用于小物体检测

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HIC-YOLOv5：改进的YOLOv5，用于小物体检测

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YoloV5改进策略：LSKNet加入到YoloV5中，打造更适合小目标的YoloV5

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YoloV8改进策略：LSKNet加入到YoloV8中，打造更适合小目标的YoloV8

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YoloV8改进策略：SPD-Conv加入到YoloV8中，让小目标无处遁形

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YoloV8改进策略：NWD小目标检测新范式，助力YoloV5、V8在小目标上暴力涨点

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小型目标检测中的Transformer：一个基准和最先进技术的综述

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