YOLOv5改进 | 一文汇总:如何在网络结构中添加注意力机制、C3、卷积、Neck、SPPF、检测头

一、本文介绍

本篇文章的内容是在大家得到一个改进版本的C3一个新的注意力机制、或者一个新的卷积模块、或者是检测头的时候如何替换我们YOLOv5模型中的原有的模块,从而用你的模块去进行训练模型或者检测。因为最近开了一个专栏里面涉及到挺多改进的地方,不能每篇文章都去讲解一遍如何修改,就想着在这里单独出一期文章进行一个总结性教程,大家可以从我的其它文章中拿到修改后的代码,从这篇文章学会如何去添加到你的模型结构中去,本文的内容已经包含了YOLOv5所有改进的修改教程。

本文目前的改进教程包括:注意力机制、C3(改进后的)、卷积(主干上的)、Neck、检测头、损失函数、SPPF。

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO! 

目录

一、本文介绍

二、Conv的修改教程 

2.1 AKConv的核心代码

你可能感兴趣的:(YOLOv5改进有效专栏,YOLO,深度学习,人工智能,计算机视觉,目标检测,python,pytorch)