因为在6.0上做的了一些东西，所以将6.0得网络模型画了出来，之前也画过5.0的网络模型，有兴趣的小伙伴可以看下。yolov5s-5.0网络模型结构图_zhangdaoliang1的博客-CSDN博客_yolov5s模型结构看了很多yolov5方面的东西，最近需要yolov5得模型结构图，但是网上的

在我的本科毕业论文中，我使用了Yolov5，并尝试对其更改。可以对Yolov5进行一定程度的定制化修改，例如更轻量级的Yolov5-MobileNetv3或者比Yolov5s更好的（存疑，没有跑过大数据集，可自己实验）Yolov5-EfficientNet。首先在修改之前，先看Yolov5的网络结构

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Anaconda安装教程（超详细）2022.11.16成功配置写下这篇文章1.Anaconda的下载我是在官网下载的，并没有网上说的那么慢，大概5-7分钟左右就下好了。这里附上官网下载地址：Anaconda官网下载地址进去是这样的，直接点击"Download"即可。（必须要是Windows环境且是6

YOLOv5-7.0可以用来做实例分割的任务了！！！用完感觉实在是666啊目录项目介绍 数据标注及处理        json转换txt      &

一、论文&代码论文链接：RobustOptimizationoverMultipleDomains活体识别应用：https://modelscope.cn/models/damo/cv_manual_face-liveness_flrgb/summaryhttps://modelscope.

注意力机制学习--CA（Coordinateattention）简介CA注意力机制的优势：提出不足算法流程图代码最后简介CA（Coordinateattentionforefficientmobilenetworkdesign）发表在CVPR2021，帮助轻量级网络涨点、即插即用。CA注意力机制的优

关于图像分割方面的论文改进目前深度学习图像处理主流方向的模型基本都做到了很高的精度，你能想到的方法，基本上前人都做过了，并且还做得很好，因此越往后论文越来越难发，创新点越来越难找。尤其是DeepLabv3+和Unet系列模型🔥🔥🔥，热度很高，也是改进频率很高的一个模型。文章目录一、创新思路🌟

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在前文我们介绍了YOLO-V1~V3版本都做了哪些事，本文我们继续介绍YOLO-V4版本。YOLO的作者在发表完V3之后，发现YOLO产品被美国军方应用到了很多军事战争当中，这是他所不希望看见的，因此宣布不再继续研究。但历史和科技总是随时间不断发展，一个人的力量总是渺小的，后来的学者们“前赴后继”，

一、CNN简介1.神经网络基础输入层（Inputlayer），众多神经元（Neuron）接受大量非线形输入讯息。输入的讯息称为输入向量。输出层（Outputlayer），讯息在神经元链接中传输、分析、权衡，形成输出结果。输出的讯息称为输出向量。隐藏层（Hiddenlayer），简称“隐层”，是输入层

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本文的目的是帮助理解每次训练后，在runs/train文件夹下出现的一系列文件，并探索如何评估准确率以及模型的好坏。一.混淆矩阵—confusion_matrix.png毕设跑的train有混淆矩阵，但是有点扯，需要跑一下鸟类的验证一下(待验证) 1.概念混淆矩阵是对分类问题预测结果的总结

在FireFlyRK3588开发板上烧录了Ubuntu20.04系统，在此基础上线部署下简单的Python版本yolov5代码，目前博主已全部转为C++版本了，并且转化了pt模型为rknn模型，调用npu进行推理，置信度和速度都比原先Python代码好很多。本篇主要介绍如何部署和运行yolov5官方

写这篇文章最大的初衷就是最近频繁的有很多人私信问我相关的数据集的问题，基本上都是从我前面的目标检测专栏里面的这篇文章过来的，感兴趣的话可以看下：《轻量级模型YOLOv5-Lite基于自己的数据集【焊接质量检测】从零构建模型超详细教程》保姆级的教程，小白即可直接上手操作实践整个完整流程。很多人在最开始

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