yolov5目标检测算法研究之参考资料

CSP网络架构

深度学习之CSPNet分析_tt丫的博客-CSDN博客_cspnet结构深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。目录一、提出原因二、CSPNet结构分析1、基本思想2、对比实验：3、综述设计思想一、提出原因CSPNet是从网络结构体系角度提出的跨阶段局部网络，主要有以下几个目的：（1）增强CNN的学习能力，并且在轻量化的同时保持准确性神经网络推理过程中计算量过高是网络优化中的梯度信息重复所导致的。CSPNet将梯度的变化从头到尾集成到特征图中，这样就可以在减少了计算量https://blog.csdn.net/weixin_55073640/article/details/122600616yolov5中的CSP实现（BottleneckCSP = CSP1_X or CSP2_X ）

YOLOv5中的CSP结构_tt丫的博客-CSDN博客_csp结构深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。目录一、背景知识 -- CSPNet二、CSP结构分析1、总括2、CSP1_X结构3、CSP2_X三、源码分析（内含注释分析）一、背景知识 -- CSPNet有关CSPNet的介绍分析可以康康博主之前的博客深度学习之CSPNet分析_tt丫的博客-CSDN博客二、CSP结构分析1、总括YOLOv5s的CSP结构是将原输入分成两个分支，分别进行https://blog.csdn.net/weixin_55073640/article/details/122614176yolov5-6.0详解

YOLOv5-v6.0-yolov5s网络架构详解（第一篇）_理心炼丹的博客-CSDN博客_yolov5s趁热打铁。上节分析了 v5.0 的 yolov5s 模型架构，本节顺便把 v6.0的图也画下。官方代码中贴心的给提供了 onnx 文件，如下图：但是，当我打开 onnx 的时候，我麻了...所以，还是需要自己生成下 onnx 文件。打开export.py 惊喜发现，代码中提供了onnx-simplifier导出，这种导出的模型更加简洁。https://github.com/daquexian/onnx-simplifierhttps://github.com/daquexian/o...https://blog.csdn.net/hymn1993/article/details/123578016

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【yolov5系列】yolov5 v6.0 环境配置、图片视频测试、模型可视化、v6.0的更新内容_magic_ll的博客-CSDN博客_yolov6工程链接：https://github.com/ultralytics/yolov51 环境安装、工程下载本人电脑已有环境：ubuntu18、cuda10.0、anaconda# 创建虚拟环境并激活conda create -n yolov5 python=3.6source activate yolov5# 下载工程并安装工程环境git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5pip install -r requihttps://blog.csdn.net/magic_ll/article/details/121352907

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yolov5-6.1版本功能测试（全）_商龙人的博客-CSDN博客_yolov5学习率yolov5-6.1版本功能测试（全） 提示：此片段仅对现有技术对比参考，以时间为节点，后续更新前沿框架！文章主题：yolov5-6.1版本性能对比，以及如何提升性能最佳。文章目录yolov5-6.1版本功能测试（全）前言一、过往版本性能如何？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、https://blog.csdn.net/weixin_61785507/article/details/124034967