YOLOv5网络结构逐行代码解读注意力机制增强实战指南深度学习模型改进与优化

Dec 31,2025 703 次浏览 ¥39 编号：57296

📖 内容简介

标题：YOLOv5网络结构逐行代码解读与注意力机制增强实战指南 - 深度学习模型改进与优化** **关键词：** YOLOv5网络结构、逐行代码解读、注意力机制增强、深度学习模型改进、目标检测优化、YOLOv5实战指南、模型性能提升、计算机视觉 **总结：** 《YOLOv5网络结构逐行代码解读注意力机制增强实战指南深度学习模型改进与优化》是一本面向计算机视觉开发者与深度学习实践者的实战型技术指南。本书核心聚焦于当前业界流行的目标检测模型**YOLOv5**，通过**逐行代码解读**的方式，深入剖析其网络架构与实现细节，帮助读者从源码层面彻底理解模型的工作原理。本书的突出亮点在于系统性地讲解了如何利用**注意力机制**对YOLOv5模型进行**增强与改进**。它不仅提供了多种主流注意力模块（如SE、CBAM、ECA等）的原理介绍，更结合具体代码案例，手把手指导读者如何将这些模块集成到YOLOv5中，以有效提升模型在复杂场景下的检测精度与鲁棒性。全书贯穿**深度学习模型优化**的实战思想，涵盖了从网络结构调整、注意力机制融合到训练技巧调优的全流程，旨在为读者提供一套完整的模型性能提升解决方案。无论您是希望深入理解YOLOv5内在机制的研究人员，还是寻求在实际项目中优化检测模型性能的工程师，本书都能为您提供清晰、实用、可操作的**实战指南**，是您进阶目标检测领域不可或缺的参考书。

*内容摘要，帮助您快速了解要点

===============课程介绍===============
本课程将为您提供注意力机制增强实战指南，帮助您深入学习和应用YOLOv5模型的改进技术。
在这个课程中，我们将探讨如何利用注意力机制来优化YOLOv5目标检测模型。通过实战项目的指导，您将学会如何将注意力机制融入YOLOv5模型中，以提高模型的性能和准确性。
除了理论知识，我们还将结合实际应用案例，演示注意力机制在YOLOv5模型中的应用实践和最佳实践。通过案例分析和实战演示，您将深入了解注意力机制对模型改进的具体影响和优势。
===============课程目录===============
├─1 课程介绍.mp4
├─10 训练YOLOv5s.mp4
├─11 SE注意力机制原理.mp4
├─12 添加SE及C3SE.mp4
├─13 CBAM注意力机制原理.mp4
├─14 添加CBAM及C3CBAM.mp4
├─15 ECA注意力机制原理.mp4
├─16 添加ECA及C3ECA.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
├─17 CA注意力机制原理.mp4
├─18 添加CA及C3CA.mp4
├─yolov5添加注意力机制-ubuntu.pdf
├─yolov5添加注意力机制-windows.pdf