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👍。
文章目录
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。
本人更多Yolov5(v6.1)实战内容导航🍀
1.手把手带你调参Yolo v5 (v6.1)（一）
2.手把手带你调参Yolo v5 (v6.1)（二）
3.手把手带你Yolov5 (v6.1)添加注意力机制（并附上30多种顶会Attention原理图）
4.Yolov5如何更换激活函数？
5.如何快速使用自己的数据集训练Yolov5模型
6.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
7.持续更新中。。。
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_43694096/article/details/124487528
版权归原作者 迪菲赫尔曼 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
版权归原作者 迪菲赫尔曼 所有， 如有侵权，请联系我们删除。