转摘目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合BiFPN

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论文题目：《EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection》

论文地址： [https://arxiv.org/abs/1911.09070](https://arxiv.org/abs/1911.09070 " https://arxiv.org/abs/1911.09070").

EfficientDet是谷歌大脑 Mingxing Tan、Ruoming Pang 和 Quoc V. Le 提出新架构 EfficientDet，结合 EfficientNet（同样来自该团队）和新提出的 BiFPN，实现新的 SOTA 结果。

贡献：

  1. 提出一种全新的特征融合方法：重复加权双向特征金字塔网络 BiFPN ；
  2. 提出一种复合的缩放方法(EfficientNet方法)：统一缩放 分辨率、深度、宽度、特征融合网络、box/class网络。

BiFPN 全称 Bidirectional Feature Pyramid Network 加权双向（自顶向下 + 自低向上）特征金字塔网络。

本文将YOLOv5中的PANet层修改为EfficientDet-BiFPN，实现自上而下与自下而上的深浅层特征双向融合，增强不同网络层之间特征信息的传递，明显提升YOLOv5算法检测精度，并且具有更加不错的检测性能。

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那么，YOLOv5结合BiFPN需要修改以下几个地方：

1.修改common.py

复制代码 
class Concat_BiFPN(nn.Module):
    def __init__(self, c1):
        super(Concat, self).__init__()
        # self.relu = nn.ReLU()
        self.w = nn.Parameter(torch.ones(2, dtype=torch.float32), requires_grad=True)
        self.epsilon = 0.0001
        self.swish = Swish()
        
    def forward(self, x):
        weight = self.w / (torch.sum(self.w, dim=0) + self.epsilon)
        # Connections for P6_0 and P7_0 to P6_1 respectively
        x = self.swish(weight[0] * x[0] + weight[1] * x[1])
        return x

2.修改yolo.py

channel现在不是直接concat了，而是进行pairwise add操作，所以out-channel不再是sum。

复制代码 
# elif m is Concat:
#    c2 = sum([ch[x] for x in f])
  elif m is Concat:
     c2 = max([ch[x] for x in f])

3.修改配置文件

根据自身结构在yolov5代码的hub/yolov5s.yaml 中加入Concat_BiFPN，这样就大功告成啦~

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------------------------------------🌴【重磅干货来袭】🎄------------------------------------

🚀一、主干网络改进（持续更新中）🎄🎈

1.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进之结合ConvNeXt结构（纯卷积|超越Swin）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127413249?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ConvNeXt结构（纯卷积|超越Swin）")****

2.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进之结合MobileOne结构（高性能骨干|仅需1ms）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127413048?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合MobileOne结构（高性能骨干|仅需1ms）")****

3.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进之结合Swin Transformer V2（涨点神器）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127361280?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Swin Transformer V2（涨点神器）")****

4.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进结合BotNet（Transformer）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/124187294?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合BotNet（Transformer）")****

5.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进之GSConv+Slim Neck（优化成本）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127556737?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之GSConv+Slim Neck（优化成本）")****

6.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进结合新神经网络算子Involution（CVPR 2021）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128098542?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合新神经网络算子Involution（CVPR 2021）")****

7.[目标检测算法------YOLOv7改进|增加小目标检测层](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127645230?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv7改进|增加小目标检测层")****

8.[目标检测算法------YOLOv5改进|增加小目标检测层](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/125080274?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5改进|增加小目标检测层")****

🌴 持续更新中......

🚀二、轻量化网络（持续更新中）🎄🎈

1.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进之结合​RepVGG（速度飙升）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127813191?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​RepVGG（速度飙升）")****

2.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进之结合​PP-LCNet（轻量级CPU网络）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128065998?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​PP-LCNet（轻量级CPU网络）")****

3.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进之结合轻量化网络MobileNetV3（降参提速）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127405874?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合轻量化网络MobileNetV3（降参提速）")****

4.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进|结合轻量型网络ShuffleNetV2](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/124056713?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|结合轻量型网络ShuffleNetV2")****

5.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进结合轻量型Ghost模块](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/124056682?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合轻量型Ghost模块")****

🌴 持续更新中......

🚀三、注意力机制（持续更新中）🎄🎈

1.[目标检测算法------YOLOv5改进之结合CBAM注意力机制](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/124056417?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5改进之结合CBAM注意力机制")****

2.[目标检测算法------YOLOv7改进之结合CBAM注意力机制](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127585358?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv7改进之结合CBAM注意力机制")****

3.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7之结合CA注意力机制](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/124056502?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7之结合CA注意力机制")****

4.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进之结合ECA注意力机制](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/124056548?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ECA注意力机制")****

5.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进之结合NAMAttention（提升涨点）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127622483?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合NAMAttention（提升涨点）")****

6.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进之结合GAMAttention](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127621528?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合GAMAttention")****

7.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进之结合无参注意力SimAM（涨点神器）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127419661?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合无参注意力SimAM（涨点神器）")****

8.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进之结合Criss-Cross Attention](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127641061?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Criss-Cross Attention")****

9.[​目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进之结合​SOCA（单幅图像超分辨率）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127699995?spm=1001.2014.3001.5502 "​目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​SOCA（单幅图像超分辨率）")****

🌴 持续更新中......

🚀四、检测头部改进（持续更新中）🎄🎈

1.[魔改YOLOv5/v7高阶版（魔法搭配+创新组合）------改进之结合解耦头Decoupled_Detect](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127856631?spm=1001.2014.3001.5502 "魔改YOLOv5/v7高阶版（魔法搭配+创新组合）——改进之结合解耦头Decoupled_Detect")****

2.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进结合涨点Trick之ASFF（自适应空间特征融合）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127934017?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合涨点Trick之ASFF（自适应空间特征融合）")****

🌴 持续更新中......

🚀五、空间金字塔池化（持续更新中）🎄🎈

1.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进之结合​ASPP（空洞空间卷积池化金字塔）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127757330?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​ASPP（空洞空间卷积池化金字塔）")****

2.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进之结合特征提取网络RFBNet（涨点明显）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128162383?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合特征提取网络RFBNet（涨点明显）")****

🌴 持续更新中......

🚀六、损失函数及NMS改进（持续更新中）🎄🎈

1.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进|将IOU Loss替换为EIOU Loss](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/124056582?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|将IOU Loss替换为EIOU Loss")****

2.[目标检测算法------助力涨点 | YOLOv5改进结合Alpha-IoU](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/125403884?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——助力涨点 | YOLOv5改进结合Alpha-IoU")****

3.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进之结合SIoU](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127369375?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SIoU")****

4.[目标检测算法------YOLOv5将NMS替换为DIoU-NMS](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/124056523?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5将NMS替换为DIoU-NMS")****

🌴 持续更新中......

🚀七、其他创新改进项目（持续更新中）🎄🎈

1.[手把手教你搭建属于自己的PyQt5-YOLOv5目标检测平台（保姆级教程）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128018838?spm=1001.2014.3001.5502 "手把手教你搭建属于自己的PyQt5-YOLOv5目标检测平台（保姆级教程）")****

2.[YOLO算法改进之结合GradCAM可视化热力图（附详细教程）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128314655?spm=1001.2014.3001.5502 "YOLO算法改进之结合GradCAM可视化热力图（附详细教程）")****

3.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进之结合SPD-Conv（低分辨率图像和小目标涨点明显）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127822028?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SPD-Conv（低分辨率图像和小目标涨点明显）")****

4.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进之更换FReLU激活函数](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127552931?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之更换FReLU激活函数")****

5.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7改进之结合BiFPN](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/124056326?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合BiFPN")****

🌴 持续更新中......

🚀八、算法训练相关项目（持续更新中）🎄🎈

1.[目标检测算法------YOLOv7训练自己的数据集（保姆级教程）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127536604?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv7训练自己的数据集（保姆级教程）")****

2.[人工智能前沿------玩转OpenAI语音机器人ChatGPT（中文版）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128257480?spm=1001.2014.3001.5502 "人工智能前沿——玩转OpenAI语音机器人ChatGPT（中文版）")****

3.[深度学习之语义分割算法（入门学习）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127869302?spm=1001.2014.3001.5502 "深度学习之语义分割算法（入门学习）")****

4.[知识经验分享------YOLOv5-6.0训练出错及解决方法（RuntimeError）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127933411?spm=1001.2014.3001.5502 "知识经验分享——YOLOv5-6.0训练出错及解决方法（RuntimeError）")****

5.[目标检测算法------将xml格式转换为YOLOv5格式txt](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/124056646?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——将xml格式转换为YOLOv5格式txt")****

6.[目标检测算法------YOLOv5/YOLOv7如何改变bbox检测框的粗细大小](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/124056604?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7如何改变bbox检测框的粗细大小")****

7.[人工智能前沿------6款AI绘画生成工具](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128303226?spm=1001.2014.3001.5502 "人工智能前沿——6款AI绘画生成工具")****

8.[YOLOv5结合人体姿态估计](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/124332433?spm=1001.2014.3001.5502 "YOLOv5结合人体姿态估计")****

9.[超越YOLOv5，0.7M超轻量，又好又快（PP-YOLOE&PP-PicoDet）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/124297275?spm=1001.2014.3001.5502 "超越YOLOv5，0.7M超轻量，又好又快（PP-YOLOE&PP-PicoDet）")****

10.[目标检测算法------收藏|小目标检测的定义（一）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127799892?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——收藏|小目标检测的定义（一）")****

11.[目标检测算法------收藏|小目标检测难点分析（二）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127803529?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——收藏|小目标检测难点分析（二）")****

12.[目标检测算法------收藏|小目标检测解决方案（三）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127803837?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——收藏|小目标检测解决方案（三）")****

🌴 持续更新中......

🚀九、数据资源相关项目（持续更新中）🎄🎈

1.[目标检测算法------小目标检测相关数据集（附下载链接）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/124670369 "目标检测算法——小目标检测相关数据集（附下载链接）")****

2.[目标检测算法------3D公共数据集汇总（附下载链接）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128056198 "目标检测算法——3D公共数据集汇总（附下载链接）")****

3.[目标检测算法------3D公共数据集汇总 2（附下载链接）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128183288 "目标检测算法——3D公共数据集汇总 2（附下载链接）")****

4.[目标检测算法------行人检测&人群计数数据集汇总(附下载链接)](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127574295 "目标检测算法——行人检测&人群计数数据集汇总(附下载链接)")****

5.[目标检测算法------遥感影像数据集资源汇总（附下载链接）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127574996 "目标检测算法——遥感影像数据集资源汇总（附下载链接）")****

6.[目标检测算法------自动驾驶开源数据集汇总（附下载链接）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127770204 "目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总（附下载链接）")****

7.[目标检测算法------自动驾驶开源数据集汇总 2（附下载链接）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127830771 "目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总 2（附下载链接）")****

8.[目标检测算法------图像分类开源数据集汇总（附下载链接）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127704103 "目标检测算法——图像分类开源数据集汇总（附下载链接）")****

9.[目标检测算法------医学图像开源数据集汇总（附下载链接）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127702023 "目标检测算法——医学图像开源数据集汇总（附下载链接）")****

10.[目标检测算法------工业缺陷数据集汇总1（附下载链接）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127917202 "目标检测算法——工业缺陷数据集汇总1（附下载链接）")****

11.[目标检测算法------工业缺陷数据集汇总2（附下载链接）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127967534 "目标检测算法——工业缺陷数据集汇总2（附下载链接）")****

12.[目标检测算法------垃圾分类数据集汇总（附下载链接）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128214546 "目标检测算法——垃圾分类数据集汇总（附下载链接）")****

13.[目标检测算法------人脸识别数据集汇总（附下载链接）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128244065 "目标检测算法——人脸识别数据集汇总（附下载链接）")****

14.[目标检测算法------安全帽识别数据集（附下载链接）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128211190 "目标检测算法——安全帽识别数据集（附下载链接）")****

15.[目标检测算法------人体姿态估计数据集汇总（附下载链接）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128227462 "目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总（附下载链接）")****

16.[目标检测算法------人体姿态估计数据集汇总 2（附下载链接）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128234717 "目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总 2（附下载链接）")****

17.[目标检测算法------车辆牌照识别数据集汇总（附下载链接）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128312884 "目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总（附下载链接）")****

18.[目标检测算法------车辆牌照识别数据集汇总 2（附下载链接）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128334363 "目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总 2（附下载链接）")****

19.[收藏 | 机器学习公共数据集集锦（附下载链接）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128024079 "收藏 | 机器学习公共数据集集锦（附下载链接）")****

20.[目标检测算法------图像分割数据集汇总（附下载链接）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128244361 "目标检测算法——图像分割数据集汇总（附下载链接）")****

21.[目标检测算法------图像分割数据集汇总 2（附下载链接）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128250398 "目标检测算法——图像分割数据集汇总 2（附下载链接）")****

22.[收藏 | 自然语言处理（NLP）数据集汇总（附下载链接）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128272667 "收藏 | 自然语言处理（NLP）数据集汇总（附下载链接）")****

23.[自然语言处理（NLP）数据集汇总 2（附下载链接）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128280371 "自然语言处理（NLP）数据集汇总 2（附下载链接）")****

24.[自然语言处理（NLP）数据集汇总 3（附下载链接）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128282314 "自然语言处理（NLP）数据集汇总 3（附下载链接）")****

25.[自然语言处理（NLP）数据集汇总 4（附下载链接）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128291523 "自然语言处理（NLP）数据集汇总 4（附下载链接）")****

🌴 持续更新中......

🚀十、论文投稿相关项目（持续更新中）🎄🎈

1.[论文投稿指南------收藏|SCI论文投稿注意事项（提高命中率）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127767403?spm=1001.2014.3001.5502 "论文投稿指南——收藏|SCI论文投稿注意事项（提高命中率）")****

2.[论文投稿指南------收藏|SCI论文怎么投？（Accepted）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127790109 "论文投稿指南——收藏|SCI论文怎么投？（Accepted）")****

3.[论文投稿指南------收藏|SCI写作投稿发表全流程](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127642569?spm=1001.2014.3001.5502 "论文投稿指南——收藏|SCI写作投稿发表全流程")****

4.[论文投稿指南------收藏|如何选择SCI期刊（含选刊必备神器）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127725115?spm=1001.2014.3001.5502 "论文投稿指南——收藏|如何选择SCI期刊（含选刊必备神器）")****

5.[论文投稿指南------SCI选刊](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127364497?spm=1001.2014.3001.5502 "论文投稿指南——SCI选刊")****

6.[论文投稿指南------SCI投稿各阶段邮件模板](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127513439?spm=1001.2014.3001.5502 "论文投稿指南——SCI投稿各阶段邮件模板")****

7.[人工智能前沿------深度学习热门领域（确定选题及研究方向）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127588188?spm=1001.2014.3001.5502 "人工智能前沿——深度学习热门领域（确定选题及研究方向）")****

8.[人工智能前沿------2022年最流行的十大AI技术](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127701021?spm=1001.2014.3001.5502 "人工智能前沿——2022年最流行的十大AI技术")****

9.[人工智能前沿------未来AI技术的五大应用领域](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128099488?spm=1001.2014.3001.5502 "人工智能前沿——未来AI技术的五大应用领域")****

10.[人工智能前沿------无人自动驾驶技术](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127759890?spm=1001.2014.3001.5502 "人工智能前沿——无人自动驾驶技术")****

11.[人工智能前沿------AI技术在医疗领域的应用](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127796685?spm=1001.2014.3001.5502 "人工智能前沿——AI技术在医疗领域的应用")****

12.[人工智能前沿------随需应变的未来大脑](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127609695?spm=1001.2014.3001.5502 "人工智能前沿——随需应变的未来大脑")****

13.[目标检测算法------深度学习知识简要普及](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127405645?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——深度学习知识简要普及")****

14.[目标检测算法------10种深度学习框架介绍](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127395880?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——10种深度学习框架介绍")****

15.[目标检测算法------为什么我选择PyTorch？](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127396323?spm=1001.2014.3001.5502 "目标检测算法——为什么我选择PyTorch？")****

16.[知识经验分享------超全激活函数解析（数学原理+优缺点）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127789095?spm=1001.2014.3001.5502 "知识经验分享——超全激活函数解析（数学原理+优缺点）")****

17.[知识经验分享------卷积神经网络（CNN）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127786476?spm=1001.2014.3001.5502 "知识经验分享——卷积神经网络（CNN）")****

18.[海带软件分享------Office 2021全家桶安装教程（附报错解决方法）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128088345?spm=1001.2014.3001.5502 "海带软件分享——Office 2021全家桶安装教程（附报错解决方法）")****

19.[海带软件分享------日常办公学习软件分享（收藏）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128158614?spm=1001.2014.3001.5502 "海带软件分享——日常办公学习软件分享（收藏）")****

20.[论文投稿指南------计算机视觉 (Computer Vision) 顶会归纳](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127386579?spm=1001.2014.3001.5502 "论文投稿指南——计算机视觉 (Computer Vision) 顶会归纳")****

21.[论文投稿指南------中文核心期刊](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127413681?spm=1001.2014.3001.5502 "论文投稿指南——中文核心期刊")****

22.[论文投稿指南------计算机领域核心期刊](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127489961 "论文投稿指南——计算机领域核心期刊")****

23.[论文投稿指南------中文核心期刊推荐（计算机技术）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128129216?spm=1001.2014.3001.5502 "论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术）")****

24.[论文投稿指南------中文核心期刊推荐（计算机技术2）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128163341?spm=1001.2014.3001.5502 "论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术2）")****

25.[论文投稿指南------中文核心期刊推荐（计算机技术3）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128176497?spm=1001.2014.3001.5502 "论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术3）")****

26.************[论文投稿指南------中文核心期刊推荐（电子、通信技术）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128209064?spm=1001.2014.3001.5502 "论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子、通信技术）")****************

27.************[论文投稿指南------中文核心期刊推荐（电子、通信技术2）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128242985?spm=1001.2014.3001.5502 "论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子、通信技术2）")****************

28.************[论文投稿指南------中文核心期刊推荐（电子、通信技术3）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128250616?spm=1001.2014.3001.5502 "论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子、通信技术3）")****************

29.[论文投稿指南------中文核心期刊推荐（机械、仪表工业）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128271676?spm=1001.2014.3001.5502 "论文投稿指南——中文核心期刊推荐（机械、仪表工业）")****

30.[论文投稿指南------中文核心期刊推荐（机械、仪表工业2）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/128281570?spm=1001.2014.3001.5502 "论文投稿指南——中文核心期刊推荐（机械、仪表工业2）")****

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