YOLOv5改进：添加注意力机制

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YOLOv5改进：添加注意力机制资源介绍:

YOLOv5改进：添加注意力机制

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。

资源目录:

1 课程介绍_
2 YOLOv5简介_
3 YOLOv5网络结构_
4 YOLOv5的yaml文件_
5安装软件环境及PyTorch（Windows）_
6安装软件环境及PyTorch（Ubuntu）_
7 YOLOv5项目安装_
8 准备自己的数据集_
9修改配置文件_
10 训练YOLOv5s_
11 SE注意力机制原理_
12添加SE及C3SE_
13 CBAM注意力机制原理_
14添加CBAM及CЗCBAM_
15 ECA注意力机制原理_
16添加ECARCЗECA_
17 CA注意力机制原理_
18添加CA及C3CA_
yolov5添加注意力机制-ubuntu.pdf
yolov5添加注意力机制-windows.pdf

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