本文主要是介绍YOLOv5改进 | 融合改进篇 | 轻量化CCFM + SENetv2进行融合改进涨点 (全网独家首发)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、本文介绍
本文给大家带来的改进机制是轻量化的Neck结构CCFM配合SENetv2改进的网络结构进行融合改进，其中CCFM为我本人根据RT-DETR模型一比一总结出来的，文中配其手撕结构图，其中SENetV2为网络结构重构化模块，通过其改进主干从而提取更有效的特征，这两个模块搭配在一起，一个轻量化，一个进行有效涨点，搭配在一起效果十分良好，如果在你的数据上有涨点的效果，可以在其基础加一个其它机制配合上我的损失函数即可编写论文。
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修改完融合机制参数量直接下降百分之三十GLOPs下降两个点，精度还有提升在我的数据集上该机制可以说非常的有效果，同时该机制我提供两个融合版本提供给大家使用,一个精度更高，一个参数量更少!
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