YOLOv5改进：更换骨干网

YOLOv5改进更换骨干网课程简介： 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Windows和Ubuntu系统上演示针对自己的数据集进行骨干网更换、重头训练和性能评估过程，并讲解骨干网网络模型原理以及原代码针对骨干网更换的修改部分。 课程中使用和更换了如下的骨干网：YOLOv5s、YOLOv5n、MobileNetV2、MobileNetV3、 ShuffleNetV2、GhostNet、Transformer 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。 5c71cde1c88fcc913bd17c46de4535d8_1655626751190948.png (67.48 KB, 下载次数: 102) 下载附件 保存到相册 2024-12-22 23:58 上传 1 课程介绍.mp4 2 YOLOv5简介.mp4 3 YOLOv5网络结构.mp4 4 YOLOv5的yaml文件.mp4 5 安装软件环境及PyTorch(Windows).mp4 6 安装软件环境及PyTorch(Ubuntu).mp4 7 YOLOv5项目安装.mp4 8 准备自己的数据集.mp4 9 修改配置文件.mp4 10 训练YOLOv5s.mp4 11 训练YOLOv5n.mp4 12 MobileNetV1原理.mp4 13 MobileNetV2原理.mp4 14 MobileNetV3原理.mp4 15 更换骨干网为MobileNetV2.mp4 16 更换骨干网为MobileNetV3.mp4 17 ShuffleNetV1原理.mp4 18 ShuffleNetV2原理.mp4 19 更换骨干网为ShuffleNetV2.mp4 20 GhostNet原理.mp4 21 更换骨干网为GhostNet.mp4 22 Transformer架构概述.mp4 23 Transformer的encoder原理.mp4 24 更换骨干网为Transformer.mp4 配套课程资料.zip