Yolov5-Python系列（一）—— 基础入门（yolov5安装、简单使用）
推荐使用Anconda环境：通过Anaconda则可以通过创造新的虚拟环境解决资源包（python库）之间冲突问题。1、cd进入刚刚解压在pycharm的yolov5文件夹（同盘才能cd，不同盘先输“D:”）出现这张图，恭喜你yolov5安装和环境配置成功了。接下来看我第二篇，教你训练自己的数据集。
深度学习图像识别笔记（三）：yolov5检测结果分析
yolov5学习
YOLOv5入门实践（5）——从零开始，手把手教你训练自己的目标检测模型（包含pyqt5界面）
YOLOv5入门实践最终篇，保姆级别手把手带你从零开始训练自己的目标检测模型（包含pyqt5界面实现）超级详细！小白必看！
YOLOv7、YOLOv5改进之打印热力图可视化：适用于自定义模型，丰富实验数据
代码实践｜热力图可视化，丰富实验数据
【v8初体验】利用yolov8训练COCO数据集或自定义数据集
YOLOv8保姆级动手把手攻略
YOLOv5+QT5界面应用开发
YOLOV5+QT5的ui界面设计
YOLOv5网络结构，训练策略详解
前面已经讲过了Yolov5模型目标检测和分类模型训练流程，这一篇讲解一下yolov5模型结构，数据增强，以及训练策略。
涨点技巧：注意力机制---Yolov5/Yolov7引入BoTNet Transformer、MHSA
BoTNet同时使用卷积和自注意力机制，即在ResNet的最后3个bottleneck blocks中使用全局多头自注意力（MHSA）替换3 × 3空间卷积;MHSA作为注意力机制加入yolov5/yolov7也取得了涨点
【YOLO】YOLOv8实操：环境配置/自定义数据集准备/模型训练/预测
yolov8实操
从零开始的机械臂yolov5抓取gazebo仿真（导航贴）
基于yolov5与Moveit!的机械臂拾取的教程导航帖
手把手带你调参Yolo v5（二）
这次主要解析源码中train.py文件中包含的参数。
【YOLO】P1 YOLO简介
YOLO简介，YOLO的相关介绍视频推荐~~
YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（6）——网络结构（1）yolo.py
全网最详细的YOLOv5源码解读之网络结果yolo.py。全文4万字带你逐行注释，逐段讲解，小白也能看懂！
YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（7）——网络结构（2）common.py
全网最详细YOLOv5源码详解之网络结构common.py。全文5万多字，带你学透网络结构！小白必备！
YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（5）——配置文件yolov5s.yaml
全网最详细的YOLOv5源码解读之配置文件yaml。逐行注释，逐句讲解，一文带你了解yaml。小白必看！
抽烟行为识别预警系统 yolov5
抽烟行为识别预警系统基于yolov5网络模型智能分析技术，抽烟行为识别预警算法通过监测现场人员抽烟行为自动存档进行报警提示。我们选择当下YOLO卷积神经网络YOLOv5来进行抽烟识别检测。6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLO
目标检测算法——YOLOv5/v7/v8改进结合即插即用的动态卷积ODConv（小目标涨点神器）
ICLR2022 助力YOLO | 动态卷积ODConv：大幅提升小目标检测能力！！！
YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（4）——验证部分val（test）.py
全网最详细的YOLO源码解读之验证部分val.py。全文近5万字，代码逐行注释，逐段精讲！小白0基础必看！
改进YOLO系列 | GhostNetV2: 用长距离注意力增强低成本运算 | 更换骨干网络之GhostNetV2
注意力增强了扩展特征，以提高表现能力。块是一个反向残差瓶颈，包含两个。
b站B导的yoloV7版本添加注意力机制
yolov7增加注意力机制（b导版本）
