一点就分享系列（实践篇3-下篇）（3月1号更新：释出swintransformer2改进点和代码）— yolov5之“回顾总结”与“彩蛋附赠”+“后续模型设计“+永不完结的更新idea“

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一点就分享系列（实践篇3-下）

前言：
最近一个字！忙！！！很多朋友在催更，不是我不想发，是真的需要实验，这篇的核心本来是：对v5头部和label assign进行创新和实验，故此我需要梳理下现在比较sota的anchor 匹配机制，进行学习理解并编码，这无疑需要大量时间，但是我目前的工作强度是不允许的，而且最近打算开源个pytorch人脸项目+ 基于deepstream的C版本sdk项目（已在GIT上了），就是每天到家都是11点多了，晚上还要开2个小时的远程工作，主要是时间不够用，一个人实在做不了这么多，但是我想法和思路很多，真的缺帮手，所以公开招募！志同道合的小伙伴一起做开源项目并长期更新维护（通用检测、人脸识别、ocr等等）
但是，此时此刻（2021年的9月15号11点50分～），我决定先开个头，如果说上篇是初窥门径，中篇就是班门弄斧，但是下篇的东西绝对会是小有所成，希望我的文章和人都在进步，我始终认为：如今的深度学习是特殊的，特殊性在于它是最具备时代时间性的技术和理论体系结合的产物，抛开时间发展和算力支持就没什么说的必要了。。
言归正传！大概分享下这篇要做的事情，核心肯定是上述说的，但是呢近期看到了不少优秀的文章和项目，实在心痒，所以文章大致定个基准内容。。

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一点就分享系列（实践篇3）

- 相关文章系列：
- - 目标检测之深度学习专题（一）FCOS-“抛砖引玉“！验证检测模型理解的最好”试金石“——细节决定成败，不看就会败北！
  - 一点就分享系列（实践篇3-上）
  - 一点就分享系列（实践篇3-中）
  - 一点就分享系列（理解篇5）补更必看：SwintransformerV2.0版本的改进以及使用理解(上篇)
  - 关于后续的项目更新和升级，请移步关注我的新博客V7篇：V5、v7合并维护升级中，新篇博客地址，解决了本篇的后续事情
- 一点就分享系列（实践篇3-下）
近期更新一览(有比较急的问题挂issue)：
回顾总结+“展望
一、关于yolov5的三个“彩蛋”
- 0. 修改心得和建议（2021-9/24 ）：
- - 1、一些源码细节“彩蛋”、（2021/10/11 更新merge v5仓库，之前的程序问题应该已经解决）
  - - 1.1. 2021/10/20 更新之前merge的v6.0版本代码，解决了一些更新后的问题，详情改动参考博客说明
  - 2. 2021/1/30——修复ASFF_Detect的检测头代码部分
  - 3. 2021/1/30 更新——Swin_Transformer整合Yolov5阶段性进展，swin的适配比较麻烦，目前只初步调好了结构，还有很多细节要整理，最晚年后整理更新，
  - 4. 2022/3/16 SWINV2.0基本更新：目前结论是作为某一层注意力机制正常使用，但是全Backbone训练极难，故在研究思考中，同时调研了一些最新的论文，意外收获些思考：详情和说明看我的新博客理解篇5，这里不做解释、
  - 5. 2022/3/16 更新加入GAM和其轻量化版本，目前结论原始的GAM看起来是比CBAM会更好，测试在Visrdone数据集上可以有1到2的MAP提升，我写在GIT上了，但是FLOPs过大，参考论文设计，如下设计说明：

一点就分享系列（实践篇3-下篇）（3月1号更新： 释出swintransformer2改进点和代码）— yolov5之“回顾总结”与“彩蛋附赠”+“后续模型设计“+永不完结的更新idea“

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关于后续的项目更新和升级，请移步关注我的新博客V7篇：V5、v7合并维护升级中，新篇博客地址，解决了本篇的后续事情