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[人工智能&深度学习] YOLOv5改进:更换骨干网

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    发表于 2024-12-22 23:56:17 | 显示全部楼层 |阅读模式

    PyTorch版的YOLOv5是一个当前非常流行的目标检测器,本课程讲述对YOLOv5进行更换骨干网(backbone)的方法,使其更加轻量或提高性能。

    本课程在YOLOv5 v6.1版本代码的基础上更换其骨干网,在Windows和Ubuntu系统上演示针对自己的数据集进行骨干网更换、重头训练和性能评估过程,并讲解骨干网网络模型原理以及原代码针对骨干网更换的修改部分。

    课程中使用和更换了如下的骨干网:YOLOv5s、YOLOv5n、MobileNetV2、MobileNetV3、 ShuffleNetV2、GhostNet、Transformer

    项目实战过程包括:PyTorch环境安装、YOLOv5项目安装、准备自己的数据集、修改配置文件、训练网络模型以及性能评估。


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    1 课程介绍.mp4
    2 YOLOv5简介.mp4
    3 YOLOv5网络结构.mp4
    4 YOLOv5的yaml文件.mp4
    5 安装软件环境及PyTorch(Windows).mp4
    6 安装软件环境及PyTorch(Ubuntu).mp4
    7 YOLOv5项目安装.mp4
    8 准备自己的数据集.mp4
    9 修改配置文件.mp4
    10 训练YOLOv5s.mp4
    11 训练YOLOv5n.mp4
    12 MobileNetV1原理.mp4
    13 MobileNetV2原理.mp4
    14 MobileNetV3原理.mp4
    15 更换骨干网为MobileNetV2.mp4
    16 更换骨干网为MobileNetV3.mp4
    17 ShuffleNetV1原理.mp4
    18 ShuffleNetV2原理.mp4
    19 更换骨干网为ShuffleNetV2.mp4
    20 GhostNet原理.mp4
    21 更换骨干网为GhostNet.mp4
    22 Transformer架构概述.mp4
    23 Transformer的encoder原理.mp4
    24 更换骨干网为Transformer.mp4
    YOLOv5改进:更换骨干网.zip  这个是课程资料

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