提升YOLO系列模型,FA-YOLO在目标检测精度上的显著进步 !

文章预览

点击下方卡片，关注 「集智书童」 公众号 点击加入👉 「集智书童」 交流群 想要了解更多： 前沿AI视觉感知全栈知识 👉 「分类、检测、分割、关键点、车道线检测、3D视觉（分割、检测）、多模态、目标跟踪、NerF 」 行业技术方案 👉 「 AI安防、AI医疗、AI自动驾驶 」 AI模型部署落地实战 👉 「CUDA、TensorRT、NCNN、OpenVINO、MNN、ONNXRuntime以及地平线框架」 欢迎扫描上方二维码，加入「 集智书童-知识星球 」，日常分享论文、学习笔记、问题解决方案、部署方案以及全栈式答疑，期待交流！ 免责声明 凡本公众号注明“来源：XXX（非集智书童）”的作品，均转载自其它媒体，版权归原作者所有，如有侵权请联系我们删除，谢谢。 近年来，YOLO系列模型已成为目标检测领域的主导方法之一。许多研究通过修改其结构、提高数据质量和发展新的损失函数 ………………………………