YOLOv5改进与轻量化系列课程

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

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Win

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，

PyTorch版的YOLOv5是一个非常流行的基于深度学习的目标检测器。本课程使用Grad-CAM热力图可视化方法对YOLOv5进行热力图可视化，可直观展示图像中哪些区域对类别分类贡献程度大。Grad-CAM是一种CNN

PyTorch版的YOLOv5是一个当前非常流行的目标检测器，本课程使用Network Slimming剪枝方法对YOLOv5进行网络剪枝，使其更加轻量和实用。Network Slimming是一种经典实用的模型压缩方法

PyTorch版的YOLOv5是一个当前非常流行的目标检测器，本课程对YOLOv5进行知识蒸馏，来提升其性能。知识蒸馏（Knowledge Distillation）是模型压缩的一种常用的方法。它利用性能更好的大模型的监