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[人工智能&深度学习] YOLOv5改进:更换Neck(结合BiFPN,ASFF)

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    YOLOv5改进:更换Neck(结合BiFPN,ASFF)


    课程简介:
    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更换Neck的改进方法,结合BiFPN或ASFF特征融合机制来提高其性能。
    本课程在YOLOv5 v6.1版本代码的基础上更换Neck,在Windows系统和Ubuntu系统上演示针对自己的数据集结合BiFPN或ASFF特征融合机制、重头训练和性能评估过程,并讲解BiFPN和ASFF特征融合原理以及针对结合BiFPN或ASFF特征融合的代码修改部分。

    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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    课程目录:
    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 BiFPN原理.mp4
    12 结合项目自带的BiFPN实战.mp4
    13 结合完整的BiFPN实战.mp4
    14 ASFF特征融合原理.mp4
    15 结合ASFF实战.mp4
    课程资料.zip

    image.png


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