YOLOv5算法进阶改进（1）— 改进数据增强方式 + 添加CBAM注意力机制

news/2024/7/11 0:03:43 标签: YOLO, 人工智能, 计算机视觉, 机器学习, 目标检测, 深度学习

前言：Hello大家好，我是小哥谈。本节课设计了一种基于改进YOLOv5的目标检测算法。首先在数据增强方面使用Mosaic-9方法来对训练集进行数据增强，使得网络具有更好的泛化能力，从而更好适用于应用场景。而后，为了更进一步提升检测精度，在backbone中嵌入了CBAM注意力机制模块，通过对特征通道和空间的学习，使得网络能够更好地提取到有用特征并抑制不重要特征。实验结果表明，改进后的网络在数据集上取得了良好的性能。🌈

🚀1.基础概念

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