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前言：Hello大家好，我是小哥谈。Hyper-YOLO，该方法融合了超图计算以捕捉视觉特征之间复杂的高阶关联。传统的YOLO模型虽然功能强大，但其颈部设计存在局限性，限制了跨层特征的融合以及高阶特征关系的利用。Hyper-YOLO在骨干和颈部的联合增强下，成为一个突破性的架构。在COCO数据集上的实验结果表明了其显著的性能优势，证明了这一复杂方法在推动目标检测领域进步中的有效性。 🌈

     目录

​🚀1.基础概念

🚀2.网络结构

🚀3.添加步骤

🚀4.改进方法

💥💥步骤1：新建hyper_yolo.py文件 

💥💥步骤2：修改tasks.py文件

💥💥步骤3：创建自定义yaml文件

💥💥步骤4：新建train.py文件