本科毕业设计-YOLOV5与注意力机制的源代码、训练测试权重及结果

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简介：
本项目旨在研究YOLOv5目标检测算法结合注意力机制的效果，涵盖模型源代码优化、训练过程以及最终的测试结果分析。本人负责指导的一名本科生的毕业设计资料包括全部可执行代码。该资料涵盖了YOLOV5模型的复现以及加入了注意力机制改进后的版本，成功地将VOC数据集上的精度从76%提升至77%。文件中包含优化后的最佳权重，无需重新训练。此外还包括了详细的训练结果文档：如最佳权重、损失函数及预测准确率的结果图和指标、F1_curve图、P_curve图以及PR曲线图；测试结果文件则提供了在VOC数据集上的测试精度图表及其相关性能指标。该资源仅包含本人实现的所有代码，不包括任何研究论文。对于完成本科毕业设计而言已经足够充分了。

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本科毕业设计-YOLOV5与注意力机制的源代码、训练测试权重及结果

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本项目旨在研究YOLOv5目标检测算法结合注意力机制的效果，涵盖模型源代码优化、训练过程以及最终的测试结果分析。本人负责指导的一名本科生的毕业设计资料包括全部可执行代码。该资料涵盖了YOLOV5模型的复现以及加入了注意力机制改进后的版本，成功地将VOC数据集上的精度从76%提升至77%。文件中包含优化后的最佳权重，无需重新训练。此外还包括了详细的训练结果文档：如最佳权重、损失函数及预测准确率的结果图和指标、F1_curve图、P_curve图以及PR曲线图；测试结果文件则提供了在VOC数据集上的测试精度图表及其相关性能指标。该资源仅包含本人实现的所有代码，不包括任何研究论文。对于完成本科毕业设计而言已经足够充分了。

本科毕业设计-YOLOV5与注意力机制的训练和测试代码

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本项目旨在通过改进YOLOv5模型并引入注意力机制，以提升目标检测精度。内容涵盖模型架构优化、训练策略及全面性能评估。本人负责的一位本科毕设学生提供了包含所有可执行代码的资料。这些资料包括YOLOV5模型复现以及在该基础上加入注意力机制改进的内容，成功地将VOC数据集上的精度从76%提升至77%。资料中包含了训练和测试所需的全部代码，并且本人已经调试通过，仅需更改路径即可使用。不包含预训练权重，但资源包括了实现的所有代码，足以应对本科毕设需求。如需要获取预训练权重、论文模板或演示视频，请私信联系。

PyTorch SRCNN训练与测试代码及预训练权重

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本资源提供基于PyTorch框架实现的SRCNN模型训练与测试代码以及预训练权重文件，适用于图像超分辨率任务研究。基于PyTorch平台的用于图像超分辨率的深度学习模型SRCNN包括网络模型、训练代码、测试代码、评估代码以及预训练权重。评估代码可以计算在RGB和YCbCr空间下的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度。

yolov5水果分类100轮训练权重结果

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本项目基于YOLOv5框架进行水果图像分类任务，经过100个周期的迭代训练，获得了高精度的目标检测模型权重文件。可以识别四类水果。

PyTorch FSRCNN预训练权重的训练与测试代码

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本项目提供了一套基于PyTorch框架下针对FSRCNN模型的预训练权重训练及测试代码，适用于图像超分辨率任务。基于Pytorch平台的图像超分辨率深度学习模型FSRCNN包括网络模型、训练代码、测试代码、评估代码以及预训练权重。其中，评估代码能够计算RGB和YCrCb空间下的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度。

Yolov5人脸数量100轮训练的权重结果

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本项目展示了基于YOLOv5模型进行100轮训练后的人脸检测效果，提供了优化后的权重文件，适用于大规模图像中精准快速地识别和计数人脸。经过100轮训练后，yolov5在检测人头数量上的结果权重已经确定。

Yolov5的预训练权重

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简介：Yolov5的预训练权重是基于大规模数据集训练得到的模型参数，能够有效提升目标检测任务的性能和泛化能力。 Yolov5预训练权重包括yolov5l.pt、yolov5m.pt、yolov5s.pt、yolov5x.pt四种类型。

Yolov5-注意力机制

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简介：Yolov5-注意力机制是指在YOLOv5目标检测模型中引入注意力机制模块，通过突出显示输入特征中的关键信息，提高对小目标和遮挡物体的识别精度。该存储库展示了Ultralytics在对象检测方法上的开源研究工作，并融合了数千小时培训和发展过程中积累的经验与最佳实践。所有代码和模型都在持续开发中，如有更改或删除，恕不另行通知。使用风险自担。 GPU性能是通过测量超过5000张COCO val2017图像的平均每张图像端到端时间来评估的（包括预处理、PyTorch FP16推理、后处理和NMS），测试条件为批量大小32，V100 GPU。数据来源于EfficientDet。更新历史： - 2021年1月5日：引入nn.SiLU()激活函数，并进行了记录与集成。 - 2020年8月13日：采用nn.Hardswish()激活函数、实现自动下载功能及原生AMP支持。 - 2020年7月23日：改进了模型定义，提升了训练质量和mAP值。 - 2020年6月22日：更新为新头部设计，减少了参数量并提高了速度与精度（mAP）。 - 2020年6月19日：进行了代码重写。

Yolov5代码版本，含预训练模型及测试脚本，支持训练

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简介：该资源提供YOLOv5的完整代码版本，包含预训练模型和详细的测试脚本，方便用户直接进行模型训练和验证。 yolov5配置版的代码阅读和修改不太方便，所以我整理了一个代码封装版本，这样可以更方便地阅读和修改网络结构，并且带有预训练权重。检测代码为detect_class_s.py，用于检测芒果，也可以用来训练其他目标。

YOLOv5预训练模型的权重

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简介：YOLOv5预训练模型的权重是基于深度学习的目标检测算法，提供高效准确的图像中目标识别与定位功能，适用于多种应用场景。 YOLOv5 提供了四个不同大小的预训练模型权重文件：yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt 和 yolov5x.pt。这些文件分别代表小（S）、中（M）、大（L）和特大（X）版本，适用于不同的计算资源和精度需求。