基于Yolov5改进的版本，采用更多主干网络ResNet、ShuffleNet、MobileNet等（含完整源码、说明文档和数据）.rar

简介：
本资源提供了一个基于Yolov5改进的版本，引入了多种主流骨干网络如ResNet、ShuffleNet及MobileNet，附带完整代码、详细文档和训练数据。 资源内容包括基于YOLOv5改进的模型，该模型集成了多种主干网络如ResNet、ShuffleNet、MobileNet、EfficientNet、HRNet，并引入了CBAM与DCN等技术优化，同时支持TensorRT加速。此资源包含完整源码及详细的说明文档和数据。 代码特点：采用参数化编程方式，便于调整参数设置；编码思路清晰且注释详尽。 适用对象：适合计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的大学生用于课程设计或毕业项目研究。 作者介绍：资深算法工程师，在某大型企业工作十年以上。精通Matlab、Python、C/C++和Java等编程语言，擅长YOLO目标检测算法仿真以及多种领域的智能优化与预测技术，如计算机视觉应用中的图像处理及信号分析等领域。欢迎交流探讨学习机会。