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改进Swintransformer模块代码优化图像分类分割检测精度

借鉴经典transformer模块，我们改进了Swintransformerv2模块代码，通过优化下游任务，显著提升图像分类/分割/检测的精度和效率。具体实现可参考论文https://arxiv.org/abs/2111.09883

Convnext模块代码卷积优化yolov578精准度

基于arxiv论文复现的Convnext模块代码，可以卷积优化yolov5/7/8的精确性，其超越Swin Transformer模块，是一个纯卷积模块。文中对该模块的应用和性能做了介绍。

使用Gnconv和ho.Net模块提升yolov578性能的方法

根据https://arxiv.org/abs/2207.14284论文，我们实现了递归门控卷积和hornet模块，并将其应用于yolov5/7/8的改进中。这两个模块赋予了卷积类transformer的功能，从而提高了yolov5/7/8的性能。

GSconv和VoVGSCSP模块提升yolov578小目标检测

GSconv和VoVGSCSP模块是根据论文https://arxiv.org/abs/2206.02424实现的，这些模块可以被轻松嵌入到yolov5/7/8中，以提高小目标检测性能。这些模块的使用可以显着提高检测效果。

利用Faste.Net和Pconv优化yolo模板代码

本文基于原论文提供的官网代码进行改进，加入FasterNet和Pconv优化算法，提供一个被公开的改进后的C3模块，可以用于嵌入yolov5、yolov7和yolov8模型。改进后的模型在目标检测方面表现更出色，并且速度更快。