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YOLOv5:从入门到实战 | 目录 | 使用教程


本专栏涵盖了丰富的YOLOv5算法从入门到实战系列教程,专为学习YOLOv5的同学而设计,堪称全网最详细的教程!该专栏从YOLOv5基础知识入门到项目应用实战都提供了详细的手把手教程,欢迎大家订阅并一并探索!

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YOLOv5基础知识入门系列 

1.YOLOv5基础知识入门(1)— YOLO算法的发展历程

2.YOLOv5基础知识入门(2)— YOLOv5核心基础知识讲解 

3.YOLOv5基础知识入门(3)— 目标检测相关知识点

4.YOLOv5基础知识入门(4)— 神经网络的基本概念与原理

5.YOLOv5基础知识入门(5)— 损失函数(IoU、GIoU、DIoU、CIoU和EIoU)

6.YOLOv5基础知识入门(6)— 激活函数(Mish、Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax、SiLU等)

7.YOLOv5基础知识入门(7)— NMS(非极大值抑制)原理解析


YOLOv5源码中的参数超详细解析系列   

1.YOLOv5源码中的参数超详细解析(1)— 项目目录结构及文件(包括源码+网络结构图)

2.YOLOv5源码中的参数超详细解析(2)— 配置文件yolov5s.yaml(包括源码+网络结构图)

3.YOLOv5源码中的参数超详细解析(3)— 训练部分(train.py)| 模型训练调参

4.YOLOv5源码中的参数超详细解析(4)— 推理部分(detect.py)

5.YOLOv5源码中的参数超详细解析(5)— 验证部分(val.py)

6.YOLOv5源码中的参数超详细解析(6)— common.py

7.YOLOv5源码中的参数超详细解析(7)— yolo.py


YOLOv5入门实践系列

1.YOLOv5入门实践(1)— 手把手教你使用labelimg标注数据集(附安装包+使用教程)

2.YOLOv5入门实践(2)— 手把手教你使用make sense标注数据集(附工具地址+使用教程)

3.YOLOv5入门实践(3)— 手把手教你使用YOLOv5训练自己的安全帽佩戴检测模型

4.YOLOv5入门实践(4)— 基于YOLOv5s的口罩佩戴检测

5.YOLOv5入门实践(5)— 深入浅出之YOLOv5训练结果解析 


YOLOv5论文作图教程系列

1.YOLOv5论文作图教程(1)— 软件介绍及下载安装(包括软件包+下载安装详细步骤)

2.YOLOv5论文作图教程(2)— 软件界面布局和基础功能介绍

3.YOLOv5论文作图教程(3)— 关于论文作图教程系列采用线上培训的通知(终结篇)


YOLOv5算法改进系列

1.YOLOv5算法改进(1)— 如何去改进YOLOv5算法

2.YOLOv5算法改进(2)— 注意力机制介绍(SE、CBAM和CA)

3.YOLOv5算法改进(3)— 注意力机制介绍(ECA、SOCA和SimAM)

4.YOLOv5算法改进(4)— 主干网络介绍(MobileNetV3、ShuffleNetV2和GhostNet)

5.YOLOv5算法改进(5)— 主干网络介绍(EfficientNetv2、Swin Transformer和PP-LCNet)

6.YOLOv5算法改进(6)— Neck网络介绍(AFPN和BiFPN)

7.YOLOv5算法改进(7)— 添加单层注意力机制(包括代码+添加步骤+网络结构图)

8.YOLOv5算法改进(8)— 添加多层注意力机制(包括代码+添加步骤+网络结构图)

9.YOLOv5算法改进(9)— 添加SOCA注意力机制(包括代码+添加步骤+网络结构图)

10.YOLOv5算法改进(10)— 替换主干网络之PP-LCNet(包括代码+添加步骤+网络结构图)

11.YOLOv5算法改进(11)— 在C3模块中添加注意力机制(包括代码+添加步骤+网络结构图)

12.YOLOv5算法改进(12)— 如何去更换主干网络(1)(包括代码+添加步骤+网络结构图)

13.YOLOv5算法改进(13)— 如何去更换主干网络(2)(包括代码+添加步骤+网络结构图)

14.YOLOv5算法改进(14)— 如何去更换主干网络(3)(包括代码+添加步骤+网络结构图)

15.YOLOv5算法改进(15)— 如何去更换Neck网络(包括代码+添加步骤+网络结构图)

16.YOLOv5算法改进(16)— 增加小目标检测层 | 四头检测机制(包括代码+添加步骤+网络结构图)

17.YOLOv5算法改进(17)— 手把手教你去更换损失函数(IoU/GIoU/DIoU/CIoU/EIoU/AlphaIoU/SIoU)

18.YOLOv5算法改进(18)— 手把手教你去更换激活函数(SiLU/ReLU/ELU/Hardswish/Mish/Softplus)

19.YOLOv5算法改进(19)— 手把手教你去更换NMS(DIoU-NMS/CIoU-NMS/EIoU-NMS/GIoU-NMS/SIoU-NMS)

20.YOLOv5算法改进(20)— 如何去写YOLOv5相关的论文(包括论文阅读+规律总结+写作方法)

21.YOLOv5算法改进(21)— 添加CA注意力机制 + 更换Neck网络之BiFPN + 更换损失函数之EIoU

22.YOLOv5算法改进(22)— 更换主干网络MobileNetv3 + 添加CA注意力机制

23.YOLOv5算法改进(23)— 更换主干网络GhostNet + 添加CA注意力机制 + 引入GhostConv


YOLOv5算法进阶改进系列

1.YOLOv5算法进阶改进(1)— 改进数据增强方式 + 添加CBAM注意力机制

2.YOLOv5算法进阶改进(2)— 引入可变形卷积模块 | 涨点杀器

3.YOLOv5算法进阶改进(3)— 引入深度可分离卷积C3模块 | 轻量化网络

4.YOLOv5算法进阶改进(4)— 引入解耦合头部 | 助力提高检测准确率

5.YOLOv5算法进阶改进(5)— 主干网络中引入SCConv | 即插即用的空间和通道维度重构卷积

6.YOLOv5算法进阶改进(6)— 更换主干网络之ResNet18

7.YOLOv5算法进阶改进(7)— 将主干网络SPPF更换为SimSPPF / SPP-CSPC / SPPF-CSPC

8.YOLOv5算法进阶改进(8)— 引入GSConv + Slim Neck相结合的方式降低模型复杂性

9.YOLOv5算法进阶改进(9)— 引入ASPP | 空洞空间金字塔池化

10.YOLOv5算法进阶改进(10)— 更换主干网络之MobileViTv3 | 轻量化Backbone

11.YOLOv5算法进阶改进(11)— 添加EMA注意力机制 | 基于跨空间学习的高效多尺度注意力模块

12.YOLOv5算法进阶改进(12)— 引入YOLOv8中的C2f模块 | 提升小目标检测精度

13.YOLOv5算法进阶改进(13)— 更换上采样方式之CARAFE | 轻量级通用上采样算子

14.YOLOv5算法进阶改进(14)— 即插即用的动态卷积之ODConv | 助力涨点

15.YOLOv5算法进阶改进(15)— 引入密集连接卷积网络DenseNet

16.YOLOv5算法进阶改进(16)— 更换Neck网络之GFPN(源自DAMO-YOLO)

17.YOLOv5算法进阶改进(17)— 添加BiFormer注意力机制 | 提升小目标检测精度

18.YOLOv5算法进阶改进(18)— 引入动态蛇形卷积DSConv(ICCV2023 | 用于管状结构分割)

19.YOLOv5算法进阶改进(19)— 在主干网络中引入SAConv | 轻量化的可切换空洞卷积

20.YOLOv5算法进阶改进(20)— 更换主干网络之RepViT | 从ViT视角重新审视移动CNN 


YOLOv5项目实战系列

1.YOLOv5项目实战(1)— 如何去训练模型

2.YOLOv5项目实战(2)— 手把手教你租借云服务器去训练模型

3.YOLOv5项目实战(3)— 如何批量命名数据集中的图片

4.YOLOv5项目实战(4)— 简单三步,教你按比例划分数据集

5.YOLOv5项目实战(5)— 算法模型优化和服务器部署

持续更新中......


番外篇

1.番外篇 | YOLOv5+DeepSort实现行人目标跟踪检测

2.番外篇 | 利用YOLOv5实现视频划定区域目标统计计数

持续更新中...... 


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