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
第1种：焕然一新的创新；比如Faster-RCNN、Yolov1、Transformer、ShuffleNet等，能……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……第3种：各种先进算法集成的创新，比如……
文章共3,422字 · 阅读需要大约12分钟
这篇博文只适合想快速发期刊且基础不是太好的同学看看找找灵感🌟，如果想发的是Sci或者顶会看我这篇博文意义不大,以下也仅仅代表我个人看法👍。
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文章目录
- 0.引言💡
- 1.改进YOLOv5的目标检测算法研究
- 2.面向拥挤行人检测的CA-YOLOv5
- 3.引入注意力机制的YOLOv5安全帽佩戴检测方法
- 4.改进YOLOv5的轻量级安全帽佩戴检测方法
- 5.改进YOLOv5的白细胞检测算法
- 6.改进YOLOv5的SAR图像舰船目标检测
- 7.改进YOLOv5的苹果花生长状态检测方法
- 8.基于YOLOv5的违章建筑检测方法
- 9.融合SKNet与YOLOv5深度学习的养殖鱼群检测
- 10.基于YOLOv5 MD的重度粘连小麦籽检测方法
- 11.改进YOLOv5s的煤矸目标检测
- 12.基于YOLOv5算法的交通标志识别技术研究
- 13.侧扫声纳检测沉船目标的改进YOLOv5法
- 14.基于YOLOv5 网络模型的金枪鱼目标检测
- 15.融合改进通道和剪枝的口罩人脸检测
- 16.基于改进YOLOv4算法的铁路扣件检测
- 17.基于YOLOv4-Tinty的蓝莓成熟度识别方法
- 18.两类YOLOv4 tiny简化网络及其裂缝检测
- 19.基于YOLOv4的轻量化目标检测算法
- 20.基于反馈机制与空洞卷积的道路小目标检测网络
- 21.基于Siamese-YOLOv4的印刷品缺陷目标检测
- 22.基于改进YOLOv4算法的轻量化网络设计与实现
- 23.基于改进YOLOv4的植物检测
- 24.基于轻量化YOLOv4的交通信息检测
- 25.一种基于YOLOv4 TIA的害虫检测
- 26.交通道路行驶车辆识别
- 27.基于弱语义分割的轻量化交通标志检测网络
- 28.面向目标识别的轻量化混合卷积神经网路
- 总结
- 本人更多YOLOv5实战内容导航🍀🌟🚀
0.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。
下面选取了近两年知网上一些中文核心期刊，主要是Yolov5和Yolov4，并对期刊里面的创新点做出了标注，可以看到其实并没有很大的改动，但是都让自己的模型有了一些提升，不管是参数量、计算量、还是mAP，所以基本上都是第3种创新，下面就一起来看一下他们是怎么创新的吧（3分钟速看，只读黄色内容就可以）。
1.改进YOLOv5的目标检测算法研究
2.面向拥挤行人检测的CA-YOLOv5
3.引入注意力机制的YOLOv5安全帽佩戴检测方法
4.改进YOLOv5的轻量级安全帽佩戴检测方法
5.改进YOLOv5的白细胞检测算法
6.改进YOLOv5的SAR图像舰船目标检测
7.改进YOLOv5的苹果花生长状态检测方法
8.基于YOLOv5的违章建筑检测方法
9.融合SKNet与YOLOv5深度学习的养殖鱼群检测
10.基于YOLOv5 MD的重度粘连小麦籽检测方法
11.改进YOLOv5s的煤矸目标检测
12.基于YOLOv5算法的交通标志识别技术研究
13.侧扫声纳检测沉船目标的改进YOLOv5法
14.基于YOLOv5 网络模型的金枪鱼目标检测
15.融合改进通道和剪枝的口罩人脸检测
16.基于改进YOLOv4算法的铁路扣件检测
17.基于YOLOv4-Tinty的蓝莓成熟度识别方法
18.两类YOLOv4 tiny简化网络及其裂缝检测
19.基于YOLOv4的轻量化目标检测算法
20.基于反馈机制与空洞卷积的道路小目标检测网络
21.基于Siamese-YOLOv4的印刷品缺陷目标检测
22.基于改进YOLOv4算法的轻量化网络设计与实现
23.基于改进YOLOv4的植物检测
24.基于轻量化YOLOv4的交通信息检测
25.一种基于YOLOv4 TIA的害虫检测
26.交通道路行驶车辆识别
27.基于弱语义分割的轻量化交通标志检测网络
28.面向目标识别的轻量化混合卷积神经网路
总结
基本上创新点都集中在加入注意力机制、损失函数、主干网络结构；并没有发现什么特别新奇的点子，所以到这里我相信大家心里也应该清楚中文核心发表的大概内容了。
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