截至到2022年12月12日，知网最新改进YOLO核心论文合集

文章目录

• 截至到2022年12月12日，知网最新改进YOLO核心论文合集
• • 引言💡
  • 0. 什么是核心期刊？
  • 1. 基于改进YOLOv5的航空发动机叶片表面缺陷检测方法研究
  • 2. 改进YOLOv5的车牌检测算法在林区中的应用
  • 3. 采用注意力机制与改进YOLOv5的光伏用地检测
  • 4. 基于YOLOv5的香烟目标检测算法
  • 5. 基于改进YOLOv5的口罩佩戴检测算法
  • 6. 基于优化YOLO v5s的经产母猪发情检测方法研究
  • 7. 改进YOLOv5算法的玉米病害检测研究
  • 8. 基于改进的YOLOv5的大坝表面病害检测算法
  • 9. 改进YOLOv5网络的鱼眼图像目标检测算法
  • 10. 基于YOLOv5的装载机物料细粒度检测优化算法
  • 11. 基于改进YOLOv5的煤矿井下目标检测研究
  • 12. 基于轻量化改进型YOLOv5s的可见光绝缘子缺陷检测算法
  • 13. 基于改进YOLOv5的煤矸识别研究
  • 14. 基于改进YOLOv5的移动端螺栓缺失检测方法
  • 15. 改进YOLOv5算法在停车场火灾检测中的应用
  • 16. 基于改进YOLOv5的甘蔗茎节识别方法
  • 17. 基于改进YOLOv5的海面目标检测算法
  • 18. 基于自适应协同注意力机制的航拍密集小目标检测算法
  • 19. 改进YOLOv5s的轨道障碍物检测模型轻量化研究
  • 20. 基于改进YOLOv5的火焰检测方法
  • 21. 改进YOLOv5网络在遥感图像目标检测中的应用
  • 22. 改进YOLOv5的小目标交通标志实时检测算法
  • 总结
  • 本人更多YOLOv5实战内容导航🍀🌟🚀

引言💡

我所看的Paper算法创新一般可以概况分三种：

• 第1种：焕然一新的创新；比如Faster-RCNN、Yolov1、Transformer、ShuffleNet等，能凭借实力开创出新的算法领域，达到这种水平基本都是顶会的水准了。

• 第2种：守正出奇的创新；比如将图像金字塔改进为特征金字塔，还有很多是将Nlp那边的模型应用到了CV这边，Transformer就是这样的。

• 第3种：各种先进算法集成的创新，比如不同领域发表的最新论文的tricks，集成到自己的算法中，发现都有或多或少的提升。

我在今年五月份的时候发过了一篇《连夜看了30多篇改进YOLO的中文核心期刊 我似乎发现了一个能发论文的规律》受到了很多的关注，那么截止到2022年12月12日，知网上又有了很多新的论文，下面我还是用之前的方式，带大家了解一下目前YOLOv5中文核心期刊的研究动态。

（想节省时间的同学可只看图片中黄色和红色的部分）

0. 什么是核心期刊？

1. 基于改进YOLOv5的航空发动机叶片表面缺陷检测方法研究

2. 改进YOLOv5的车牌检测算法在林区中的应用

3. 采用注意力机制与改进YOLOv5的光伏用地检测

4. 基于YOLOv5的香烟目标检测算法

5. 基于改进YOLOv5的口罩佩戴检测算法

6. 基于优化YOLO v5s的经产母猪发情检测方法研究

7. 改进YOLOv5算法的玉米病害检测研究

8. 基于改进的YOLOv5的大坝表面病害检测算法

9. 改进YOLOv5网络的鱼眼图像目标检测算法

10. 基于YOLOv5的装载机物料细粒度检测优化算法

11. 基于改进YOLOv5的煤矿井下目标检测研究

12. 基于轻量化改进型YOLOv5s的可见光绝缘子缺陷检测算法

13. 基于改进YOLOv5的煤矸识别研究

14. 基于改进YOLOv5的移动端螺栓缺失检测方法

15. 改进YOLOv5算法在停车场火灾检测中的应用

16. 基于改进YOLOv5的甘蔗茎节识别方法

17. 基于改进YOLOv5的海面目标检测算法

18. 基于自适应协同注意力机制的航拍密集小目标检测算法

19. 改进YOLOv5s的轨道障碍物检测模型轻量化研究

20. 基于改进YOLOv5的火焰检测方法

21. 改进YOLOv5网络在遥感图像目标检测中的应用

22. 改进YOLOv5的小目标交通标志实时检测算法

总结

改进方式其实难度都不大，并没有出现很多新的点子，计算机的期刊确实要比跨学科的期刊难度稍大一点，但其实都差不多，稍微改改都能发出来论文的。

还有就是，再不大家别用CBAM了。。。还有很多好用的呢。。。

本人更多YOLOv5实战内容导航🍀🌟🚀

1. 手把手带你调参Yolo v5 (v6.2)（推理）🌟强烈推荐

2. 手把手带你调参Yolo v5 (v6.2)（训练）🚀

3. 手把手带你调参Yolo v5 (v6.2)（验证）

4. 如何快速使用自己的数据集训练Yolov5模型

5. 手把手带你Yolov5 (v6.2)添加注意力机制(一)（并附上30多种顶会Attention原理图）🌟强烈推荐🍀新增8种

6. 手把手带你Yolov5 (v6.2)添加注意力机制(二)（在C3模块中加入注意力机制）

7. Yolov5如何更换激活函数？

8. Yolov5如何更换BiFPN?

9. Yolov5 (v6.2)数据增强方式解析

10. Yolov5更换上采样方式( 最近邻 / 双线性 / 双立方 / 三线性 / 转置卷积)

11. Yolov5如何更换EIOU / alpha IOU / SIoU？

12. Yolov5更换主干网络之《旷视轻量化卷积神经网络ShuffleNetv2》

13. YOLOv5应用轻量级通用上采样算子CARAFE

14. 空间金字塔池化改进 SPP / SPPF / SimSPPF / ASPP / RFB / SPPCSPC / SPPFCSPC🚀

15. 用于低分辨率图像和小物体的模块SPD-Conv

16. GSConv+Slim-neck 减轻模型的复杂度同时提升精度🍀

17. 头部解耦 | 将YOLOX解耦头添加到YOLOv5 | 涨点杀器🍀

18. Stand-Alone Self-Attention | 搭建纯注意力FPN+PAN结构🍀

19. YOLOv5 模型剪枝实战🚀

20. YOLOv5 知识蒸馏实战🚀

21. YOLOv7 知识蒸馏实战🚀

22. YOLOv5 安卓部署🚀