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基于Yolov5-7分支的改进与注意力机制添加(含完整源码、说明文档和数据).rar

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简介:
本资源包含基于YOLOv5-7分支进行优化并加入注意力机制的改进版本,内附详细源代码、使用说明文档及训练数据集。适合计算机视觉领域研究与学习。 资源内容:基于yolov5-7分支改进增加注意力机制及轻量化(完整源码+说明文档+数据).rar 代码特点: 1. 参数化编程; 2. 参数可方便更改; 3. 代码编程思路清晰,注释明细。 适用对象:计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计和毕业设计。 作者介绍:某大厂资深算法工程师,从事Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法仿真工作10年;擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制与路径规划等多种领域的算法仿真实验。欢迎交流学习。

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  • Yolov5-7).rar
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    本资源包含基于YOLOv5-7分支进行优化并加入注意力机制的改进版本,内附详细源代码、使用说明文档及训练数据集。适合计算机视觉领域研究与学习。 资源内容:基于yolov5-7分支改进增加注意力机制及轻量化(完整源码+说明文档+数据).rar 代码特点: 1. 参数化编程; 2. 参数可方便更改; 3. 代码编程思路清晰,注释明细。 适用对象:计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计和毕业设计。 作者介绍:某大厂资深算法工程师,从事Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法仿真工作10年;擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制与路径规划等多种领域的算法仿真实验。欢迎交流学习。
  • Yolov5ONNXRuntime C++实现().rar
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    本资源包提供了一个基于YOLOv5模型的ONNX Runtime C++实现项目,包含详细代码、使用指南及测试数据集,适合于深度学习推理部署研究。 资源内容包括基于YOLOv5的物体检测项目源码、使用ONNXRuntime的C++实现(完整源码+详细文档+数据)。代码特点为参数化编程设计,便于用户根据需求调整参数,并且注释详尽,易于理解。 此资源适用于计算机科学、电子信息工程及数学专业的大学生在课程设计或毕业论文中进行项目实践。作者是一位资深算法工程师,在大厂工作多年,拥有丰富的MATLAB、Python和C/C++等语言开发经验以及YOLO目标检测算法的研究背景。他专注于计算机视觉技术的应用与研究,并擅长多种智能优化算法的实现及信号处理等领域的工作。 如有兴趣深入探讨相关领域的问题或寻求进一步的技术支持,请直接通过平台留言的方式联系作者进行交流学习。
  • C++libtorchYolov5部署().rar
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    本资源提供基于C++和libtorch实现的YOLOv5模型部署代码,包含详细教程与源码,附带测试所需数据集。适合深度学习项目开发与研究使用。 资源内容包括基于C++ libtorch部署的YOLOv5完整源码、详细的说明文档以及相关数据集。 代码特点: - 参数化编程:参数设置灵活且易于更改。 - 编程思路清晰,注释详尽。 适用对象主要包括计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生,在课程设计或毕业设计中可以使用该资源进行学习与实践。 作者是一位在大厂拥有十年经验的资深算法工程师,专注于Matlab、Python、C/C++及Java等多种编程语言以及YOLO目标检测算法的研究。具备丰富的项目经验和深厚的技术积累,擅长领域包括但不限于计算机视觉技术开发、智能优化算法设计、神经网络预测模型构建、信号处理方法创新等,并在元胞自动机模拟实验、图像处理软件研发等方面有显著成果。 欢迎有兴趣的同行和学生进行交流探讨学习机会。
  • Yolov5Yolov7优化().rar
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    本资源包含针对YOLOv5和YOLOv7模型的优化代码及详细文档,附带训练所需的数据集。适合深度学习研究者参考使用。 资源内容包括yolov5和yolov7的改进版本(完整源码+说明文档+数据)。代码特点:参数化编程、易于调整参数设置、清晰的编程思路以及详细的注释。 适用对象为工科生、数学专业学生及算法方向的学习者。作者是一位资深的大厂算法工程师,拥有十年的专业经验,在Matlab、Python、C/C++和Java等语言中进行YOLO算法仿真工作。擅长计算机视觉领域中的目标检测模型开发、智能优化算法设计、神经网络预测分析以及信号处理技术;同时在元胞自动机模拟、图像处理方法研究及智能控制策略制定等方面也有丰富的实践经验,欢迎有兴趣的朋友交流学习。
  • YOLOv5垃圾类系统().rar
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    本资源提供了一个基于YOLOv5框架开发的垃圾分类系统,内附完整的项目代码、详细说明文档以及训练所需的数据集。适合用于学习和研究计算机视觉与深度学习技术在环境科学中的应用。 资源内容包括基于Yolov5的垃圾识别项目(完整源码、详细文档及数据集)。该项目的特点在于参数化编程设计,便于用户根据需求调整相关参数;代码结构清晰,并配有详尽注释以方便理解与学习。 本资源适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大专院校学生,在课程设计或毕业论文阶段进行研究时可作为参考材料使用。作者为某大型企业资深算法工程师,拥有超过十年的Matlab、Python、C/C++及Java编程经验,并专注于YOLO目标检测模型的研究与开发工作。 此外,该专家在计算机视觉领域具有深厚造诣,擅长多种智能优化技术的应用以及神经网络预测分析等课题研究。若对相关主题感兴趣或有疑问者可直接与其沟通探讨学习机会。
  • Yolov7版本(、报告及).rar
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    本资源包提供了基于YOLOv7算法模型的优化版本,内附详细代码、使用指南、项目报告以及训练数据集。适合深度学习和计算机视觉领域的研究与应用开发。 资源内容包括基于yolov7改进的完整源码、详细说明文档及报告,并附带相关数据集。 代码特点: - 参数化编程:参数易于调整。 - 编程思路清晰,注释详尽易懂。 适用对象主要为计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生,在课程设计或毕业论文写作时可以参考使用。 作者是一位在大型企业中有着十年经验的资深算法工程师,专注于多种语言(如Matlab、Python、C/C++及Java)以及YOLO算法仿真。其擅长领域包括但不限于:计算机视觉技术的应用研究;目标检测模型的设计与优化;智能优化策略开发;神经网络预测方法探索;信号处理技术革新;元胞自动机的理论建模及其应用实践;图像分析工具的研制推广工作等。 欢迎对此感兴趣的技术人员进行交流探讨。
  • PaddleYolov5移动端部署实现().rar
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    该资源包提供了基于Paddle框架的YOLOv5模型在移动端部署的完整解决方案,包括优化后的源代码、详细的操作指南及必要的数据集,便于开发者快速应用。 资源内容包括基于Paddle实现的YOLOv5在移动端部署的完整源码、详细说明文档及数据集。 代码特点: - 参数化编程:参数设置灵活,便于调整。 - 代码结构清晰:注释详尽,易于理解与修改。 适用对象: 该资源适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生进行课程设计或毕业设计使用。 作者介绍: 本项目由一位在大厂工作多年的资深算法工程师开发。拥有十年以上的Matlab、Python、C/C++及Java编程经验,并专注于YOLO目标检测模型的研究与应用。 其专业领域涵盖计算机视觉、智能优化算法、神经网络预测等,擅长进行信号处理和图像处理的相关研究;同时对元胞自动机模拟仿真有深入理解,在智能控制技术和路径规划方面也有丰富实践经验。欢迎有兴趣的朋友交流学习。
  • Yolov5版本,采用更多主干网络ResNet、ShuffleNet、MobileNet等().rar
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    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。
  • YOLOv5NCNNAndroid拍照识别APP实现().rar
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    本资源提供一个基于YOLOv5目标检测模型与NCNN框架开发的Android应用,支持实时拍照物体识别。内附完整项目源代码、详细说明文档和训练数据集,便于学习和二次开发。 资源内容:基于YOLOv5实现android使用ncnn的拍照识别app(完整源码+说明文档+数据).rar 代码特点: - 参数化编程,参数可方便更改。 - 代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象: 计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计和毕业设计。 作者介绍:某大厂资深算法工程师,从事Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法仿真工作10年;擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制与路径规划等领域的算法仿真实验。欢迎交流学习。
  • Yolov5消融实验以实现更轻、更快更易部署().rar
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    本资源提供了一个基于Yolov5模型进行优化与改进的研究项目,旨在通过消融实验达到模型轻量化、加速以及提高可部署性的目标。内含详尽的源代码、实验报告和相关数据集,便于研究者快速上手和深入探索。 资源内容:基于YOLOv5改进的一系列消融实验使其更轻、更快、更容易部署(包含完整源码、说明文档及数据)。 代码特点:采用参数化编程,易于调整的参数设置,清晰的编程思路以及详细的注释。 适用对象:适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计与毕业设计项目。 作者介绍:某知名大厂资深算法工程师,在Matlab、Python、C/C++及Java等领域拥有10年的工作经验;擅长于计算机视觉、目标检测模型优化、智能优化算法开发,神经网络预测技术,信号处理以及图像处理等众多领域的仿真研究工作,并在元胞自动机应用,智能控制策略设计和无人机路径规划等方面有着丰富的实践经验。欢迎与作者交流学习。