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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群:
希望学习YOLOv5的添加注意力机制方法的学员
你将会学到:
掌握YOLOv5添加注意力机制的方法
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添加注意力机制的方法,来提高其性能。
本课程在YOLOv5 v6.1版本代码的基础上添加注意力机制,在Windows系统和Ubuntu系统上演示针对自己的数据集添加注意力机制、重头训练和性能评估过程,并讲解注意力机制模型原理以及针对添加注意力机制的代码修改部分。
课程中对YOLOv5添加了如下的注意力机制:SE、CBAM、ECA、CA。
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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课程大纲-YOLOv5改进:添加注意力机制
第1章课程介绍(6分钟1节)
第2章YOLOv5网络原理(26分钟3节)
第3章YOLOv5项目实战(44分钟6节)
第4章添加注意力机制-SE(30分钟2节)
第5章添加注意力机制-CBAM(19分钟2节)
第6章添加注意力机制-ECA(20分钟2节)
第7章添加注意力机制-CA(13分钟2节)
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