yolov5是什么神经网络

1、如何运用yolov5训练自己的数据（手把手教你学yolo）

在本文中，我们将深入研究如何使用YOLOv5进行自定义目标检测训练和推理，并展示深度学习可用性的提升。 通过示例，我们展示了如何训练中小型模型以及如何通过微调和冻结层来优化性能。 我们还揭示了YOLOv5模型在不同场景中的使用。 随着技术的发展，即使是初学者也可以通过简短的代码实现神经网络模型的训练，这无疑简化了深度学习的实践过程。
YOLOv5作为单阶段深度学习目标检测器的代表，以其实时速度和高精度吸引了众多用户。 从YOLOv5系列的介绍，到五个模型的选择，再到使用Vehicle-OpenImages数据集进行自定义训练的详细步骤，我们一步步演示了如何将YOLOv5应用到实际场景中。
在训练过程中，我们重点关注了数据集准备、配置文件设置、克隆代码库和参数调整等关键方面。 通过性能对比，我们不仅观察了不同模型在mAP和FPS上的表现，还演示了训练结果的展示和推理过程。
本文的实际实验表明，YOLOv5不仅是一个强大的工具，也是深度学习技术变得越来越容易使用的标志。 如果您也想在自己的数据集上尝试使用YOLOv5，请立即采取行动并分享您的结果！

2、YOLOv5、v7改进之三十三：引入GAMAttention注意力机

至于目前最先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，虽然集成了很多技术，但仍有改进的空间。 本文将探讨如何改善特定应用场景下的检测难度。 本系列文章旨在为研究员和工程师提供创新和适应影响的背景。 从YOLOv7的发布情况来看，2020年以来已有大量对YOLOv5算法的改进论文，研究价值和新颖性都有些不足。 因此，本文在YOLOv7的基础上进行改进，同时也采用YOLOv5的改进方法以适用于其他算法。
本文将介绍如何引入SKAttention注意力机来增强跨维度交互的显着性，提高识别结果。 SKAttention机保留了通道和空间信息，减少信息丢失，并通过全调度机增强全交互表示，从而提高深度神经网络的性能。
在原理方面，本文提出了一种全调度机，通过引入多层感知器3D替换，在卷积空间注意力子模块中实现通道注意力。 在CIFAR-100和ImageNet-1K图像分类任务中，该方法优于ResNet和轻量级MobileNet上的许多其他注意力机。
链接方法包括：确定链接位置、构建GAAttention模块、注册模块、修改yaml文件、训练。 在遥感数据集上的实验表明，该方法效果较好。
预览：下一篇将继续分享如何改进深度学习算法。 感兴趣的朋友可以关注留言或者私聊。
此外，该方法适用于改进YOLOv5、v7、v6、v4、v3，以及Fasterrcnn、SSD等目标检测网络。 关注私信，免费获得近700MB深度学习算法教材！