YOLOv5优化：独家创新（Partial_C_Detect）检测头结构创新，实现涨点 | 检测头新颖创新系列

  💡💡💡本文独家改进：独家创新（Partial_C_Detect）检测头结构创新，适合科研创新度十足，强烈推荐

SC_C_Detect |   亲测在多个数据集能够实现大幅涨点

💡💡💡Yolov5/Yolov7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：

✨✨✨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

🍉🍉🍉持续更新中，定期更新不同数据集涨点情况
 

1.Partial_C_Detect原理介绍

为了设计快速神经网络，许多工作都集中在减少浮点运算（FLOPs）的数量上。然而，作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟