YOLOv5独家改进：分层特征融合策略MSBlock | 南开大学提出YOLO-MS |超越YOLOv8与RTMDet，即插即用打破性能瓶颈

  💡💡💡本文独家改进：分层特征融合策略MSBlock，不同Kernel-Size卷积在不同尺度提升特征提取能力，最终引入到YOLOv5，做到二次创新

1）MSBlock使用；2）和C3结合使用

推荐指数：5颗星

MSBlock |   亲测在多个数据集能够实现大幅涨点，小目标检测效果也不错

💡💡💡Yolov8魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络

💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以自己魔改网络，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss等）进行魔改，实现创新！！！

专栏介绍：

https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12289773.html

✨✨✨原创魔改网络、复现前沿论文，组合优化创新

🚀🚀🚀小目标、遮挡物、难样本性能提升

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