本文主要是介绍YOLOv5改进 | 2023Neck篇 | 利用Gold-YOLO针对小目标进行检测（附完整修改教程 + 代码），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Gold-YOLO利用其Neck改进v8的Neck，GoLd-YOLO引入了一种新的机制——信息聚集-分发（Gather-and-Distribute, GD）。这个机制通过全局融合不同层次的特征并将融合后的全局信息注入到各个层级中，从而实现更高效的信息交互和融合。这种方法增强了模型的颈部（neck）信息融合能力(有点类似于长颈鹿的脖子该Neck部分很长)，同时也没有显著增加延迟，提高了模型在检测不同大小物体时的性能，同时欢迎大家订阅本专栏，本专栏每周更新3-5篇最新机制，更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家，同时在这里再次声明，我本人发的对比图片全部真实有效，为对应文章的模型运行结果。
专栏目录：
这篇关于YOLOv5改进 | 2023Neck篇 | 利用Gold-YOLO针对小目标进行检测（附完整修改教程 + 代码）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
