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YOLOv5：从入门到实战 | 目录 | 使用教程
本专栏涵盖了丰富的YOLOv5算法从入门到实战系列教程，专为学习YOLOv5的同学而设计，堪称全网最详细的教程！该专栏从YOLOv5基础知识入门到项目应用实战都提供了详细的手把手教程，欢迎大家订阅并一并探索！
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YOLOv5基础知识入门系列
1.YOLOv5基础知识入门（1）— YOLO算法的发展历程
2.YOLOv5基础知识入门（2）— YOLOv5核心基础知识讲解
4.YOLOv5基础知识入门（4）— 神经网络的基本概念与原理
5.YOLOv5基础知识入门（5）— 损失函数（IoU、GIoU、DIoU、CIoU和EIoU）
6.YOLOv5基础知识入门（6）— 激活函数（Mish、Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax、SiLU等）
7.YOLOv5基础知识入门（7）— NMS（非极大值抑制）原理解析
YOLOv5源码中的参数超详细解析系列
1.YOLOv5源码中的参数超详细解析（1）— 项目目录结构及文件（包括源码+网络结构图）
2.YOLOv5源码中的参数超详细解析（2）— 配置文件yolov5s.yaml（包括源码+网络结构图）
3.YOLOv5源码中的参数超详细解析（3）— 训练部分（train.py）| 模型训练调参
4.YOLOv5源码中的参数超详细解析（4）— 推理部分（detect.py）
5.YOLOv5源码中的参数超详细解析（5）— 验证部分（val.py）
6.YOLOv5源码中的参数超详细解析（6）— common.py
7.YOLOv5源码中的参数超详细解析（7）— yolo.py
YOLOv5入门实践系列
1.YOLOv5入门实践（1）— 手把手教你使用labelimg标注数据集（附安装包+使用教程）
2.YOLOv5入门实践（2）— 手把手教你使用make sense标注数据集（附工具地址+使用教程）
3.YOLOv5入门实践（3）— 手把手教你使用YOLOv5训练自己的安全帽佩戴检测模型
4.YOLOv5入门实践（4）— 基于YOLOv5s的口罩佩戴检测
5.YOLOv5入门实践（5）— 深入浅出之YOLOv5训练结果解析
YOLOv5论文作图教程系列
1.YOLOv5论文作图教程（1）— 软件介绍及下载安装（包括软件包+下载安装详细步骤）
2.YOLOv5论文作图教程（2）— 软件界面布局和基础功能介绍
3.YOLOv5论文作图教程（3）— 关于论文作图教程系列采用线上培训的通知（终结篇）
YOLOv5算法改进系列
1.YOLOv5算法改进（1）— 如何去改进YOLOv5算法
2.YOLOv5算法改进（2）— 注意力机制介绍（SE、CBAM和CA）
3.YOLOv5算法改进（3）— 注意力机制介绍（ECA、SOCA和SimAM）
4.YOLOv5算法改进（4）— 主干网络介绍（MobileNetV3、ShuffleNetV2和GhostNet）
5.YOLOv5算法改进（5）— 主干网络介绍（EfficientNetv2、Swin Transformer和PP-LCNet）
6.YOLOv5算法改进（6）— Neck网络介绍（AFPN和BiFPN）
7.YOLOv5算法改进（7）— 添加单层注意力机制（包括代码+添加步骤+网络结构图）
8.YOLOv5算法改进（8）— 添加多层注意力机制（包括代码+添加步骤+网络结构图）
9.YOLOv5算法改进（9）— 添加SOCA注意力机制（包括代码+添加步骤+网络结构图）
10.YOLOv5算法改进（10）— 替换主干网络之PP-LCNet（包括代码+添加步骤+网络结构图）
11.YOLOv5算法改进（11）— 在C3模块中添加注意力机制（包括代码+添加步骤+网络结构图）
12.YOLOv5算法改进（12）— 如何去更换主干网络（1）（包括代码+添加步骤+网络结构图）
13.YOLOv5算法改进（13）— 如何去更换主干网络（2）（包括代码+添加步骤+网络结构图）
14.YOLOv5算法改进（14）— 如何去更换主干网络（3）（包括代码+添加步骤+网络结构图）
15.YOLOv5算法改进（15）— 如何去更换Neck网络（包括代码+添加步骤+网络结构图）
16.YOLOv5算法改进（16）— 增加小目标检测层 | 四头检测机制（包括代码+添加步骤+网络结构图）
17.YOLOv5算法改进（17）— 手把手教你去更换损失函数（IoU/GIoU/DIoU/CIoU/EIoU/AlphaIoU/SIoU）
18.YOLOv5算法改进（18）— 手把手教你去更换激活函数（SiLU/ReLU/ELU/Hardswish/Mish/Softplus）
19.YOLOv5算法改进（19）— 手把手教你去更换NMS（DIoU-NMS/CIoU-NMS/EIoU-NMS/GIoU-NMS/SIoU-NMS）
20.YOLOv5算法改进（20）— 如何去写YOLOv5相关的论文（包括论文阅读+规律总结+写作方法）
21.YOLOv5算法改进（21）— 添加CA注意力机制 + 更换Neck网络之BiFPN + 更换损失函数之EIoU
22.YOLOv5算法改进（22）— 更换主干网络MobileNetv3 + 添加CA注意力机制
23.YOLOv5算法改进（23）— 更换主干网络GhostNet + 添加CA注意力机制 + 引入GhostConv
YOLOv5算法进阶改进系列
1.YOLOv5算法进阶改进（1）— 改进数据增强方式 + 添加CBAM注意力机制
2.YOLOv5算法进阶改进（2）— 引入可变形卷积模块 | 涨点杀器
3.YOLOv5算法进阶改进（3）— 引入深度可分离卷积C3模块 | 轻量化网络
4.YOLOv5算法进阶改进（4）— 引入解耦合头部 | 助力提高检测准确率
5.YOLOv5算法进阶改进（5）— 主干网络中引入SCConv | 即插即用的空间和通道维度重构卷积
6.YOLOv5算法进阶改进（6）— 更换主干网络之ResNet18
7.YOLOv5算法进阶改进（7）— 将主干网络SPPF更换为SimSPPF / SPP-CSPC / SPPF-CSPC
8.YOLOv5算法进阶改进（8）— 引入GSConv + Slim Neck相结合的方式降低模型复杂性
9.YOLOv5算法进阶改进（9）— 引入ASPP | 空洞空间金字塔池化
10.YOLOv5算法进阶改进（10）— 更换主干网络之MobileViTv3 | 轻量化Backbone
11.YOLOv5算法进阶改进（11）— 添加EMA注意力机制 | 基于跨空间学习的高效多尺度注意力模块
12.YOLOv5算法进阶改进（12）— 引入YOLOv8中的C2f模块 | 提升小目标检测精度
13.YOLOv5算法进阶改进（13）— 更换上采样方式之CARAFE | 轻量级通用上采样算子
14.YOLOv5算法进阶改进（14）— 即插即用的动态卷积之ODConv | 助力涨点
15.YOLOv5算法进阶改进（15）— 引入密集连接卷积网络DenseNet
16.YOLOv5算法进阶改进（16）— 更换Neck网络之GFPN（源自DAMO-YOLO）
17.YOLOv5算法进阶改进（17）— 添加BiFormer注意力机制 | 提升小目标检测精度
18.YOLOv5算法进阶改进（18）— 引入动态蛇形卷积DSConv（ICCV2023 | 用于管状结构分割）
19.YOLOv5算法进阶改进（19）— 在主干网络中引入SAConv | 轻量化的可切换空洞卷积
20.YOLOv5算法进阶改进（20）— 更换主干网络之RepViT | 从ViT视角重新审视移动CNN
YOLOv5项目实战系列
2.YOLOv5项目实战（2）— 手把手教你租借云服务器去训练模型
3.YOLOv5项目实战（3）— 如何批量命名数据集中的图片
4.YOLOv5项目实战（4）— 简单三步，教你按比例划分数据集
持续更新中......
番外篇
1.番外篇 | YOLOv5+DeepSort实现行人目标跟踪检测
2.番外篇 | 利用YOLOv5实现视频划定区域目标统计计数
持续更新中......
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