网站首页
编程语言
数据库
系统相关
其他分享
编程问答
首页
>
其他分享
>YOLOv5改进 | 主干网络 | ODConv + ConvNeXt 增强目标特征提取能力
YOLOv5改进 | 主干网络 | ODConv + ConvNeXt 增强目标特征提取能力
时间:2024-07-02 22:00:51
浏览次数:20
标签:
ODConv
YOLOv5
multiple
Conv
卷积
self
drop
ConvNeXt
秋招面试专栏推荐
:
深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转
标签:
ODConv
,
YOLOv5
,
multiple
,
Conv
,
卷积
,
self
,
drop
,
ConvNeXt
From: https://blog.csdn.net/m0_67647321/article/details/140124632
相关文章
YOLOv5模型优化&性能提升&实战项目 专栏介绍
订阅专栏后,私信发一下微信号和订阅截图。专栏权益:1、一份深度学习源码(如果没有源码,会在一周内制作完成,不额外收费)!!!2、免费远程部署源码!!!4、加微信免费答疑!!!5、VPN加速器永久使用!!!6、专栏内内容持续更新,永久观看,包含项目结果图!!!7、已有项目可视化定制!!!8、第二份源码价格半......
基于YOLOv5的火灾检测系统的设计与实现
基于YOLOv5的火灾检测系统的设计与实现概述系统架构主要组件代码结构功能描述YOLOv5检测器视频处理器主窗口详细代码说明YOLOv5检测器类视频处理类主窗口类使用说明环境配置运行程序操作步骤检测示例图像检测视频检测实时检测数据集介绍数据集获取数据集规模YOLOv5......
YOLOv5快速入门和使用
YOLOv5快速入门使用官方文档地址:https://docs.ultralytics.com/zh/yolov5/如果文章看不懂,过一遍自己整理过程,然后去参考视频中看对应的视频:环境准备-->代码拉取-->打标-->训练模型-->运行 一、配置虚拟环境(不止是YOLO如果使用其余的需要隔离环境也可以这样操作)为了防止影......
助力樱桃智能自动化采摘,基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建果园种植采摘
随着科技的飞速发展,人工智能(AI)技术已经渗透到我们生活的方方面面,从智能家居到自动驾驶,再到医疗健康,其影响力无处不在。然而,当我们把目光转向中国的农业领域时,一个令人惊讶的事实映入眼帘——在这片广袤的土地上,农业生产仍然大量依赖人力,而非智能机械化。与此同时,国外的农业生产......
《YOLOv5入门 + 改进涨点》专栏介绍 & 专栏目录 |目前已有40+篇内容,内含各种Head检测
《YOLOv5入门+改进涨点》介绍&目录本专栏是博主精心设计的专门为了提升检测效果,希望改进YOLOv5并发表论文的同学们而设计。专栏的内容紧跟学术届的热点更新最新内容,紧跟YOLOv5的官方项目的实时更新。本专栏的内容是基于YOLOv5-6.1的版本进行改进专栏聚焦前沿方法,本专栏的......
yolov5训练日志
(wind_2021)J:\PytorchProject\yolov5_train_pest_2024061501>(wind_2021)J:\PytorchProject\yolov5_train_pest_2024061501>(wind_2021)J:\PytorchProject\yolov5_train_pest_2024061501>pythontrain_20230320.py--img-size640--batch-size2......
机器视觉入门学习:YOLOV5自定义数据集部署、网络详解、损失函数(学习笔记)
前言源码学习资源:YOLOV5预处理和后处理,源码详细分析-CSDN博客网络学习资源:YOLOv5网络详解_yolov5网络结构详解-CSDN博客YOLOv5-v6.0学习笔记_yolov5的置信度损失公式-CSDN博客 本文为个人学习,整合各路大佬的资料进行V5-6.0版本的网络分析,在开始学习之前最好先去学习YOL......
YOLOv5改进策略|YOLOv5鸟类检测,准确率可以达到 87.40%,提升了21.25%,实时检测⻛力发电
订阅专栏后私信获取完整源码+远程部署目录简介材料和数据收集实验环境实验数据方法YOLOv5RetinexNet模型测试结果与分析结论 ⻛力发电机组的安全是海上⻛电场稳定运行的前提。然而,⻦害对⻛力发电机和⻛力发电机叶片的安全运行构成直接威胁。此......
YOLOv5改进 | 损失函数 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocusIoU等多种损失函数
......
yolov5内存分布分析 转载
yolov5内存分布分析Transpose输出分析假设batch_size为1,yolov5有三个输出,shape分别是:(1,3,80,80,85)(1,3,40,40,85)(1,3,20,20,85)其中3代表anchor数量,20*20代表feature_map大小,85代表boundbox的(x,y,w,h,c+80个类别的概率)其中(x,y,w,h,c+80个类别的概率)在内存中是连续分......
赞助商
阅读排行
Python3网络爬虫浓缩系列
visual studio 2022离线安装包制作教程
#yyds干货盘点# 前端歌谣的刷题之路-第一百三十七题-可伸缩属性
Codeforces
使用U盘制作启动盘并重装系统
编写HelloWorld程序
departments/components/add.vue
1081. 度的数量
js- day03- 将数据变成柱形图
nginx使用
leetcode 22 括号生成
webrtc-streamer实现简单rtsp视频监控
wordpress外贸独立站商城 如此简单
函数练习错题
利用TableAdapter更新数据库