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prefacio
Como el actual algoritmo avanzado de detección de objetivos de aprendizaje profundo YOLOv7, se han ensamblado una gran cantidad de trucos, pero aún hay espacio para mejorar y mejorar.De acuerdo con las dificultades de detección en escenarios de aplicaciones específicos, se pueden utilizar diferentes métodos de mejora. La siguiente serie de artículos se centrará en cómo mejorar YOLOv7 en detalle. El propósito es proporcionar una ayuda y una referencia escasa para aquellos estudiantes dedicados a la investigación científica que necesitan innovación o amigos que se dedican a proyectos de ingeniería para lograr mejores resultados. Debido a YOLOv7, el algoritmo YOLOv5 ha surgido una gran cantidad de artículos mejorados desde 2020. Ya sea para estudiantes que realizan investigaciones científicas o amigos que ya están trabajando, el valor y la novedad de la investigación no son suficientes. Los tiempos, En el futuro, el algoritmo mejorado se basará en YOLOv7. El método de mejora YOLOv5 anterior también es aplicable a YOLOv7, por lo que continúa el número de serie de las mejoras de la serie YOLOv5. Además, el método de mejora también se puede aplicar a otros algoritmos como YOLOv5 para mejorar. Espero ser útil para todos.
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1. Resuelve el problema
Mejore el algoritmo original, reemplace el módulo C3 con un módulo c2f más avanzado y cambie el módulo al propuesto en el último algoritmo de detección de objetivos YOLOv8. El módulo C2f está diseñado con referencia a las ideas del módulo C3 y ELAN. Al agregar el