改进的 YOLOv5（加入 SE 注意力模块）在大型飞机图像目标检测中的应用数据集

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简介：
本研究基于YOLOv5框架，引入SE注意力机制，显著提升了对大型飞机图像中特定目标的识别精度与效率，适用于复杂背景下的精准检测任务。项目包含基于YOLOV5的大型飞机图像目标检测数据集实战项目，包括代码、数据集及训练好的权重参数。经测试，该项目可以直接使用，并对原始YOLOV5代码进行了改进，如增加了注意力机制SE模块等优化措施。数据集中仅有一类目标：airplane。整个项目的大小为135MB，在经过了100个epoch的迭代后，保存于runs目录下的训练结果中最佳精度map0.5达到了0.95，而map0.5:0.95则为0.71。在训练过程中生成了验证集的混淆矩阵、PR曲线和F1曲线等。在runs/detect目录下，项目还保存了网络推理训练集的所有结果，并且具有良好的推理效果。此外，该项目还包括检测类别的txt字典文件以供参考使用。为了便于查看数据，提供了一个可视化py文件，用户可以随机传入一张图片来绘制边界框并将其保存在当前目录中。该脚本无需进行任何更改即可直接运行。

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改进的 YOLOv5（加入 SE 注意力模块）在大型飞机图像目标检测中的应用数据集

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本研究基于YOLOv5框架，引入SE注意力机制，显著提升了对大型飞机图像中特定目标的识别精度与效率，适用于复杂背景下的精准检测任务。项目包含基于YOLOV5的大型飞机图像目标检测数据集实战项目，包括代码、数据集及训练好的权重参数。经测试，该项目可以直接使用，并对原始YOLOV5代码进行了改进，如增加了注意力机制SE模块等优化措施。数据集中仅有一类目标：airplane。整个项目的大小为135MB，在经过了100个epoch的迭代后，保存于runs目录下的训练结果中最佳精度map0.5达到了0.95，而map0.5:0.95则为0.71。在训练过程中生成了验证集的混淆矩阵、PR曲线和F1曲线等。在runs/detect目录下，项目还保存了网络推理训练集的所有结果，并且具有良好的推理效果。此外，该项目还包括检测类别的txt字典文件以供参考使用。为了便于查看数据，提供了一个可视化py文件，用户可以随机传入一张图片来绘制边界框并将其保存在当前目录中。该脚本无需进行任何更改即可直接运行。

改进的 YOLOv5（加入 SE 注意力模块）在大型行人图像目标检测中的应用数据集

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本研究通过引入SE注意力机制增强YOLOv5模型，在大型行人图像数据集中显著提升了目标检测性能，尤其增强了对复杂背景中行人的识别精度。项目包含基于YOLOV5的大型人图像目标检测数据集的目标检测实战项目，包括代码、数据集以及训练好的权重参数。经过测试，代码可以直接使用。对YOLOV5进行了改进，加入了注意力机制SE模块，并进行了一系列其他优化。数据集介绍：这是一个单类别的行人检测数据集。类别分为1种：person 【yolov5】项目总大小为135MB 在训练过程中迭代了100个epoch，在runs目录下保存了训练结果，最佳精度map0.5为0.86，map0.5:0.95为0.54。此外，还生成了验证集的混淆矩阵、PR曲线和F1曲线等数据。在runsdetect目录中保存了网络推理训练集的所有结果，并且推理效果良好。项目还包括检测类别的txt字典文件以及用于可视化的py脚本，可以直接运行并绘制边界框。

CBAM注意力机制的代码及在Yolov5中的应用与改进

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本文介绍了CBAM（通道和空间注意力机制）及其应用于YOLOv5的目标检测模型上的实现细节与性能提升方法。通过引入CBAM模块，有效增强了特征图的空间和通道维度的信息选择性增强，进一步提高了目标检测的准确率及效率。文中详细描述了代码实现在YOLOv5架构中的集成步骤，并探讨了由此带来的改进效果。在深度学习领域，模型的性能提升一直是研究人员追求的目标之一。CBAM（Channel and Spatial Attention Module，通道和空间注意力模块）是一种有效的机制，通过引入注意力来增强网络的学习能力，并使网络能够更好地关注输入图像中的关键区域。本段落将详细探讨如何利用CBAM优化深度学习模型特别是流行的YOLOv5目标检测框架的性能。首先，我们需要了解什么是CBAM注意力机制。它由两个主要部分组成：通道注意力和空间注意力。在通道注意力中，通过全局池化操作（包括最大值池化和平均值池化）捕捉到特征映射中的全局上下文信息，并使用卷积层及Sigmoid激活函数来确定每个通道的重要性权重；而空间注意则是利用两个独立的1x1卷积分别处理行与列的信息，以判断各个位置的重要程度。通过结合这两种注意力机制，模型可以更好地理解并表示输入数据。接下来我们将讨论如何将CBAM应用于YOLOv5中进行优化。作为You Only Look Once系列目标检测算法的最新版本，YOLOv5以其高效和精确性著称。在实际应用中，我们可以在主干网络中的某些卷积层或者检测头部分插入CBAM模块来提高模型性能。具体实现时需要修改YOLOv5的网络定义文件（如`model.py`），并添加注意力机制的相关代码。以下是将CBAM应用于YOLOv5的一些步骤： 1. 导入必要的库，例如使用`torch.nn`构建神经网络组件。 2. 定义通道和空间注意力模块，并将其集成到CBAM中。 3. 在YOLOv5模型定义文件中的合适位置插入CBAM代码，通常是在卷积层之后的位置。在实际应用过程中还需要注意以下几点： - 增加的参数量：引入CBAM会增加额外的网络参数数量，可能导致复杂度上升；不过其带来的性能提升往往能够抵消这一负面影响。 - 训练策略调整：可能需要修改学习率、批量大小等训练设置以适应新加入模块的影响； - 性能评估对比实验显示，在添加了CBAM之后模型在准确性和速度上都有显著改善。总之，CBAM注意力机制为深度学习提供了强大的工具来增强对输入信息的聚焦能力。将其应用于YOLOv5能够进一步提升目标检测性能，并有助于我们在复杂视觉任务中获得更精确的结果。

YOLOv5目标检测模型与数据集

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简介：本文探讨了基于YOLOv5的目标检测模型及其应用的数据集，分析其架构特点和性能优势。本资源提供了YOLOv5目标检测模型的最新版本及其相应的训练数据集。作为一种在计算机视觉领域非常受欢迎的目标检测算法，YOLOv5因其高效性和准确性而在众多应用中表现出色。通过使用此资源，您可以快速部署并运行YOLOv5模型，并对图像或视频进行有效的目标识别。具体来说，本资源包括以下内容： - YOLOv5的最新训练权重：可以直接用于执行各种目标检测任务。 - 训练数据集：包含多场景下的丰富实例图片的数据集合，有助于提高模型性能和泛化能力。 - 配置文件：包含了YOLOv5架构的具体设置信息及参数说明。 - 使用指南与代码示例：提供了详细的加载、配置以及使用指导。利用这些资源，你将能够构建一个高效的目标检测系统，并应用于如安全监控、自动驾驶汽车开发或智能制造等不同领域。无论是专业研究人员还是初学者，都可以通过本套材料获得宝贵的学习机会和实践经验。此外，该资源具有以下特点： - 高准确性：模型在多个数据集上均表现出色的识别能力。 - 快速推理速度：由于采用了高效的算法设计及优化策略，在处理实时视频流时能够提供快速响应。 - 用户友好性：为用户提供了简洁明了的操作指南和支持材料。

利用YOLOv8改进Visidron小目标检测数据集精度：引入小目标Anchor、多层Neck结构及注意力机制...

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本文介绍了一种基于YOLOv8模型的方法，通过优化Visidron数据集中小目标的检测性能，采用新的小目标锚点设计和多层次颈部网络，并结合注意力机制以提高精度。针对YOLOv8算法在Visidron小目标检测数据集上的应用，本段落提出了一系列优化策略以提升模型的精度。这些方法包括加入专为小目标设计的锚点参数、引入多层次neck结构以及添加注意力机制等技术手段。具体来说，在训练过程中，我们对YOLOv8进行了多项改进：增加了适应小尺寸特征的小层模块，并将检测器从单一模块扩展到四个独立的detect单元；同时，每个检测头也经过了相应的优化和调整以更好地捕捉目标信息。关键词包括： - YOLOv8 - 小目标检测 - 数据集 - 精度提升 - 锚点参数(anchor parameters) - 注意力机制(attention mechanism) - 检测头(detection head) - 4个detect模块 - 小尺寸层(small-size layers)

图像处理中的深度学习：CBAM与SE注意力机制在ResNet50和U-Net模型上的应用

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本研究探讨了CBAM与SE注意力机制在改进ResNet50和U-Net模型性能方面的效果，特别是在复杂图像数据集上增强特征表示能力。有两部分代码：一部分实现医学图像的分割，并生成掩码；利用相关图像修复算法（基于结构和纹理）消除特殊标记（如十字或虚线）。该部分使用了U-Net模型及其改进版本（添加CBAM注意力机制），并提供了针对这些模型的评估指标，例如IOU、DICE等。另一部分代码实现医学图像的二分类诊断，采用ResNet50进行训练，并支持替换为ResNet34和ResNet101；可以下载预训练pth文件使用。这部分也进行了改进（添加SE注意力机制），并提供了准确率、精准率、召回率、F1值等评价指标代码。由于数据集涉及病人隐私，因此未提供具体的数据集。只需配置相应的路径即可运行这些代码，并可能需要稍微调整一下环境设置。可以使用labelme工具自行创建数据集。

Yolov5在非机动车违规停放检测中的应用-带标注的数据集+E-Bicycle图像+xml格式

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本研究探讨了YOLOv5算法在识别和定位城市环境中非机动车辆（如自行车）不规范停放问题上的效能，结合特定设计的E-Bicycle图像数据集及XML标记文件，优化模型训练与测试流程。文件内包含的是已标注的非机动车数据集中的电动车E_bicycle7图片及其标注数据部分，限于上传大小只包括雅迪电动车的864张图片及对应的标注信息。整个自行车数据集共分十类，此为第七类。所有资源总计有自行车图像约8000张及其标注数据，各类别涵盖了山地车、公路车、越野车和通勤车等类型，每种类型的数量在800至1000张之间。电动车的数据同样包含大约8000张图片及对应的标注信息，并分为多个类别如绿源电动车、台铃电动车等。同自行车数据集一样，每个类别的图像数量也在800到1000张左右。此外还提供了约6,000张三轮车的已标注图像，分类包括淮海三轮车、闪电客三轮车等多种类型，每种类型的图片大约有500至600张。所有这些资源均适用于YOLOv5模型训练及非机动车违规停放和机器视觉识别等应用。

基于Yolov5、YOLOv7和YOLOv8的SuperYOLO超分辨率目标检测算法在多模态遥感图像中的应用及注意力机制优化

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本研究提出了一种名为SuperYOLO的创新超分辨率目标检测方法，结合了Yolov5、YOLOv7和YOLOv8的优点，并引入注意力机制以提升多模态遥感图像分析的精度与效率。本段落介绍了SuperYOLO算法在多模态遥感图像中超分辨率目标检测中的应用。该方法基于Yolov5、YOLOv7和YOLOv8进行了优化改进，并引入了注意力机制与多尺度技术，以提高检测精度。关键词包括：SuperYOLO；多模态遥感图像；超分辨率目标检测；yolov5；YOLOv7；YOLOv8；优化改进；注意力机制；多尺度和transform等。此外，《SuperYOLO: 增强型多模态遥感图像超分辨率目标检测系统》同样强调了该算法在融合YoloV系列模型的基础上，通过加入注意力机制和其他技术提升系统的精度。

红外小型目标飞机检测数据集

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本数据集包含多种真实场景下的红外图像，用于识别和跟踪小型飞行器，涵盖不同背景、光照条件及目标姿态变化。 train: ./data/VOC2007/train.txt # 16551 images val: ./data/VOC2007/test.txt # 4952 images # number of classes nc: 1 # class names names: [air]

改进的Yolov5目标检测模型（结合Transformer和参数优化）

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本研究提出了一种基于Yolov5的目标检测模型改进方案，通过融合Transformer结构与参数优化策略，显著提升了模型在复杂场景下的检测精度与效率。 Yolov5口罩检测模型已融合了attention机制，并使用yolov5x进行训练以节省时间，mAP达到约96%，能够高效识别人脸是否佩戴口罩。可以通过修改损失函数进一步优化该模型。