YOLOv5网络模型的结构原理讲解（全）
YOLOv5有几种不同的架构，各网络模型算法性能分别如下：YOLOv5是一种目标检测算法，其模型结构主要包括以下组成部分：输入端：YOLOv5的Head网络由3个不同的输出层组成，分别负责检测大中小尺度的目标。Backbone网络：YOLOv5使用CSPDarknet53作为其主干网络，其具有较强的
YOLO v5 引入解耦头部
YOLO v5 引入解耦头部
【YOLOv5】Backbone、Neck、Head各模块详解
详解Yolov5原理及backbone、neck、head三个模块的作用及结构。
YOLOv5改进：引入DenseNet思想打造密集连接模块，彻底提升目标检测性能
目录一、密集连接模块的介绍1、密集连接的概念2、密集连接与残差连接的对比3、DenseNet的结构二、 YOLOv5中引入密集连接模块的原因1、密集连接模块对于目标检测的优势2、密集连接模块对目标检测性能的影响三、 YOLOv5中密集连接模块的具体实现1、使用DenseNet的基本单元DenseBl
YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（1）——项目目录结构解析
全网最全YOLOv5项目目录结构超详细分析。逐个文件注释，小白上手必备
yolov5+deepsort目标检测与跟踪（毕业设计+代码）
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手把手教你用YOLOv5算法训练数据和检测目标（不会你捶我）
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YOLOV5轻量化改进-MobileNetV3替换骨干网络
YOLOV5轻量化改进-MobileNetV3替换骨干网络
YOLOv5 以txt 或json格式输出预测结果
YOLOv5以.txt格式输出预测结果1.执行以下代码就可以得到以.txt格式输出预测结果2.输出格式：3.YOLOv5以.json格式输出预测结果1.需要在源码中加上一段代码2.输出格式每个txt会生成一行一个目标的信息，信息包括类别序号、后面四个为bbox位置(xcenter ycenter w
YOLOv7如何提高目标检测的速度和精度，基于模型结构提高目标检测速度
目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它的主要目标是在图像或视频中准确地定位和识别特定目标。
提速YOLOv7：用MobileNetV3更换骨干网络加速目标检测
本专栏均为全网独家首发，🚀订阅该专栏后，该专栏内所有文章可看，内附代码，可直接使用，改进的方法均是2023年最近的模型、方法和注意力机制。每一篇都做了实验，并附有实验结果分析，模型对比。
一文教你使用租赁的GPU平台跑yolov5
本篇文章是对笔者前几天学习过程的一个记录，鉴于这类文章较少，写出来方便后来者。本文侧重于yolov5的快速使用，原理部分概括较少，希望你看完本文章后也能成功进行目标检测。GPU租赁平台：https://www.autodl.com/homeyolov5官方代码：https://github.com/
YOLOv7升级换代：EfficientNet骨干网络助力更精准目标检测
目标检测是计算机视觉中的重要研究方向，其应用广泛，例如自动驾驶、安防监控等。目前，基于深度学习的目标检测方法已经取得了很大进展，其中YOLO（You Only Look Once）系列模型以其快速且准确的特点备受关注。
ConvNeXt网络详解，最新ConvNeXt结合YOLO，催生YOLOv5目标检测巨变
ConvNeXt的网络结构基于Inception-v4，但采用了更加灵活的多尺度卷积设计。具体而言，ConvNeXt将不同尺寸的卷积核组合成一个大的卷积核，从而提高感受野并减少参数数量。为了进一步降低参数数量和计算复杂度，ConvNeXt采用了分组卷积，并且在卷积层之间添加了批量归一化（Batch
yolov5车牌识别(2023年毕业设计+python源码)
在前面我们已经介绍过了YOLOv1~v4的网络的结构，今天接着上次的YOLOv4再来聊聊YOLOv5，如果还不了解YOLOv4的可以参考之前的博文。YOLOv5项目的作者是Glenn Jocher并不是原Darknet项目的作者Joseph Redmon。并且这个项目至今都没有发表过正式的论文
基于深度学习的水果检测与识别系统（Python界面版，YOLOv5实现）
本博文介绍了一种基于深度学习的水果检测与识别系统，使用YOLOv5算法对常见水果进行检测和识别，实现对图片、视频和实时视频中的水果进行准确识别。博文详细阐述了算法原理，同时提供Python实现代码、训练数据集，以及基于PyQt的UI界面。通过YOLOv5实现对图像中存在的多个水果目标进行识别分类，用
改进yolov7网络（从轻量化方面的8个方法）
改进yolov7 轻量化方面出发
【Yolov5】Yolov5添加检测层，四层结构对小目标、密集场景更友好
Yolov5添加针对小目标的检测层，提高在密集场景下的检测能力
Yolo训练时，输出的参数的含义
这些指标的意义是，P和R可以帮助评估模型的分类和检测能力，mAP则综合了模型在不同IoU阈值下的表现，是评估模型性能的主要指标之一。这些参数的意义可以帮助训练者监控模型的训练过程，以便在必要时进行调整和优化。
AutoDL+pycharm+yolov5远程租服务器训练数据集
自己电脑算力简直太差劲了，在AUTOdl上租个0.88/h的服务器跑yolov5代码，找了好多教程，鼓弄了两天时间我的代码才算能跑起来，感觉市面上的博客写的都不够详细，包括我遇到的一些问题，我整理了一下发出来也供自己参考
