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將YOLOv5中的PANet層修改為EfficientDet-BiFPN,實現自上而下與自下而上的深淺層特征雙向融合,明顯提升YOLOv5算法檢測精度,下面這篇文章主要給大傢介紹瞭關於Yolov5更換BiFPN的詳細步驟,需要的朋友可以參考下

作為當前先進的深度學習目標檢測算法YOLOv5,已經集合瞭大量的trick,但是還是有提高和改進的空間,針對具體應用場景下的檢測難點,可以不同的改進方法,下面這篇文章主要給大傢介紹瞭關於YOLOv5改進之添加SE註意力機制的相關資料,需要的朋友可以參考下

現在yolov5的neck用的是PANet,在efficient論文中提出瞭BiFPN結構,還有更加不錯的性能,下面這篇文章主要給大傢介紹瞭關於如何將yolov5中的PANet層改為BiFPN的相關資料,需要的朋友可以參考下

註意力機制最先被用在NLP領域,Attention就是為瞭讓模型認識到數據中哪一部分是最重要的,為它分配更大的權重,獲得更多的註意力在一些特征上,讓模型表現更好,這篇文章主要給大傢介紹瞭關於YOLOv5改進教程之添加註意力機制的相關資料,需要的朋友可以參考下

使用YOLOV5訓練數據之後我們需要一些評判標準來告訴我們所訓練的效果究竟如何,下面這篇文章主要給大傢介紹瞭關於yolov5的一些簡單說明,主要是txt文件、訓練結果分析等的相關資料,需要的朋友可以參考下

現成的YOLOv5代碼真的很香,不管口碑怎麼樣,我用著反正是挺爽的,下面這篇文章主要給大傢介紹瞭關於yolov5中head修改為decouple head的相關資料,需要的朋友可以參考下

yolov5的特征提取網絡兼顧速度與精度,將PAN與PFN深度融合,對不同尺度魯棒性強,可以即插即用,後接不同的檢測器,下面這篇文章主要給大傢介紹瞭關於如何通過底層源碼理解YOLOv5的Backbone的相關資料,需要的朋友可以參考下

在訓練yolo網絡檢測目標時,需要根據待檢測目標的位置大小分佈情況對anchor進行調整,使其檢測效果盡可能提高,下面這篇文章主要給大傢介紹瞭關於YOLOv5目標檢測之anchor設定的相關資料,需要的朋友可以參考下

這篇文章主要介紹瞭yolov5特征圖可視化,本文通過實例代碼給大傢介紹yolov5特征圖可視化使用方法，通過實例代碼給大傢介紹的非常詳細，需要的朋友可以參考下