长发和小虎牙_个人页

2024年06月

• 06.01 10:37:51
  发表了文章 2024-06-01 10:37:51

  YOLOv5改进 | 注意力机制 | 添加三重注意力机制 TripletAttention【完整代码】

  本文介绍了三重注意力机制在YOLOv5目标检测中的应用，这是一种轻量级方法，通过三分支结构捕获跨维度交互来计算注意力权重，几乎不增加计算开销。文章详细阐述了三重注意力的原理，包括全局、组间和组内三个层次的注意力计算，并提供了将TripletAttention模块添加到YOLOv5网络的教程。作者提供了代码实现和yaml配置文件的修改指导，以及在训练脚本中设置配置文件路径的步骤。完整代码附在文章末尾，适合初学者实践。此外，文章还鼓励读者探索在不同位置添加三重注意力以进一步优化模型性能。

2024年05月

• 05.31 06:59:50
  发表了文章 2024-05-31 06:59:50

  深度学习面试问题目录 | 深度学习目标检测、语义分割、分类上百种面试问答技巧

  这篇文章汇总了深度学习面试，特别是目标检测领域的常见问题，提供了一个详细的目录大纲，便于读者直接跳转至答案。通过理解和解答这些问题，求职者能展示其在深度学习专业的知识、解决问题的能力及对应用的理解，从而提高面试成功率和竞争力。包含多个专题，如损失函数、Python解释器、经典网络、YOLO系列、激活函数等。
• 05.30 07:04:26
  发表了文章 2024-05-30 07:04:26

  YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加双重注意力机制 DoubleAttention【附完整代码+小白必备】

  在这个教程中，作者介绍了如何在YOLOv8图像识别模型中集成DoubleAttention模块，以提升模型捕捉长距离关系的效率。DoubleAttention通过全局和局部注意力模块捕获图像的全局和局部信息。教程详细阐述了DoubleAttention的工作原理，并提供了相应的代码实现。读者将学习到如何在YOLOv8的网络结构中添加这一组件，并给出了完整的代码示例。此外，还分享了GFLOPs的计算，以及鼓励读者尝试在不同位置添加注意力机制作为进阶练习。完整代码和更多详情可在提供的链接中获取。
• 05.29 07:02:38
  发表了文章 2024-05-29 07:02:38

  YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加全局注意力机制 GcNet【附代码+小白必备】

  本文介绍了如何在YOLOv8中集成GcNet，以增强网络对全局上下文的捕获能力。GcNet通过全局上下文模块、通道和空间注意力机制提升CNN对全局信息的利用。教程详细阐述了GcNet的原理，并提供了将GcNet添加到YOLOv8的代码实现步骤，包括创建ContextBlock类、修改init.py、task.py以及配置yaml文件。此外，还提供了训练和运行示例代码。完整代码和更多进阶内容可在作者的博客中找到。
• 05.28 08:10:23
  发表了文章 2024-05-28 08:10:23

  YOLOv8 | 卷积模块 | 提高网络的灵活性和表征能力的动态卷积【附代码+小白可上手】

  本教程介绍了如何在YOLOv8中使用动态卷积提升网络性能和灵活性。动态卷积利用注意力机制动态选择和组合卷积核，适应输入数据特征，解决了轻量级CNN的局限。文中提供了详细步骤教读者如何添加和修改代码，包括在`conv.py`中添加`Dynamic_conv2d`模块，更新`init.py`、`task.py`和`yaml`配置文件。此外，还分享了完整代码和进阶技巧，帮助深度学习初学者实践目标检测。参考[YOLOv8改进](https://blog.csdn.net/m0_67647321/category_12548649.html)专栏获取更多详情。
• 05.27 07:05:37
  发表了文章 2024-05-27 07:05:37

  YOLOv5 | 卷积模块 | 即插即用的可变核卷积AKConv【附代码+小白可上手】

  本文介绍了YOLOv5模型的一个改进，即使用AKConv替代标准卷积以提高目标检测效果。AKConv允许卷积核有任意数量的参数和采样形状，增强了对不同目标形状和大小的适应性。教程详细讲解了AKConv的原理，提供了代码实现步骤，包括如何将AKConv添加到YOLOv5中，并给出了相关代码片段。此外，还分享了完整的YOLOv5 AKConv实现代码和GFLOPs计算，鼓励读者动手实践。通过这一改进，网络在保持性能的同时增加了灵活性。
• 05.24 09:47:26
  发表了文章 2024-05-24 09:47:26

  YOLOv8改进 | 主干网络 | 增加网络结构增强小目标检测能力【独家创新——附结构图】

  YOLOv8在小目标检测上存在挑战，因卷积导致信息丢失。本文教程将原网络结构替换为更适合小目标检测的backbone，并提供结构图。通过讲解原理和手把手教学，指导如何修改代码，提供完整代码实现，适合新手实践。文章探讨了大特征图对小目标检测的重要性，如细节保留、定位精度、特征丰富度和上下文信息，并介绍了FPN等方法。YOLOv8流程包括预处理、特征提取、融合和检测。修改后的网络结构增加了上采样和concatenate步骤，以利用更大特征图检测小目标。完整代码和修改后的结构图可在文中链接获取。
• 05.23 09:45:53
  发表了文章 2024-05-23 09:45:53

  YOLOv8改进 | 融合模块 | 用Resblock+CBAM卷积替换Conv【轻量化网络】

  在这个教程中，介绍了如何将YOLOv8的目标检测模型改进，用Resblock+CBAM替换原有的卷积层。Resblock基于ResNet的残差学习思想，减少信息丢失，而CBAM是通道和空间注意力模块，增强网络对特征的感知。教程详细解释了ResNet和CBAM的原理，并提供了代码示例展示如何在YOLOv8中实现这一改进。此外，还给出了新增的yaml配置文件示例以及如何注册模块和执行程序。作者分享了完整的代码，并对比了改进前后的GFLOPs计算量，强调了这种改进在提升性能的同时可能增加计算需求。教程适合深度学习初学者实践和提升YOLO系列模型的性能。
• 05.22 09:42:06
  发表了文章 2024-05-22 09:42:06

  YOLOv5改进 | 主干网络 | 用EfficientNet卷积替换backbone【教程+代码 】

  在YOLOv5的GFLOPs计算量中，卷积占了其中大多数的比列，为了减少计算量，研究人员提出了用EfficientNet代替backbone。本文给大家带来的教程是**将原来的主干网络替换为EfficientNet。文章在介绍主要的原理后，将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改，并将修改后的完整代码放在文章的最后，方便大家一键运行，小白也可轻松上手实践。以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。
• 05.21 09:52:02
  发表了文章 2024-05-21 09:52:02

  深度学习算法工程师面试问题总结| 深度学习目标检测岗位面试总结

  本文给大家带来的百面算法工程师是深度学习目标检测岗位面试总结，文章内总结了常见的提问问题，旨在为广大学子模拟出更贴合实际的面试问答场景。在这篇文章中，我们还将介绍一些常见的深度学习目标检测面试问题，并提供参考的回答及其理论基础，以帮助求职者更好地准备面试。通过对这些问题的理解和回答，求职者可以展现出自己的深度学习目标检测领域的专业知识、解决问题的能力以及对实际应用场景的理解。同时，这也是为了帮助求职者更好地应对深度学习目标检测岗位的面试挑战，提升面试的成功率和竞争力。
• 05.20 13:32:11
  发表了文章 2024-05-20 13:32:11

  算法工程师面试问题总结 | YOLOv5面试考点原理全解析

  本文给大家带来的百面算法工程师是深度学习目标检测YOLOv5面试总结，文章内总结了常见的提问问题，旨在为广大学子模拟出更贴合实际的面试问答场景。在这篇文章中，我们还将介绍一些常见的深度学习目标检测面试问题，并提供参考的回答及其理论基础，以帮助求职者更好地准备面试。通过对这些问题的理解和回答，求职者可以展现出自己的深度学习目标检测领域的专业知识、解决问题的能力以及对实际应用场景的理解。同时，这也是为了帮助求职者更好地应对深度学习目标检测岗位的面试挑战，提升面试的成功率和竞争力。
• 05.20 13:16:41
  发表了文章 2024-05-20 13:16:41

  YOLOv5改进 | 卷积模块 | 用ShuffleNetV2卷积替换Conv【轻量化网络】

  本文介绍了如何在YOLOv5中用ShuffleNetV2替换卷积以减少计算量。ShuffleNetV2是一个轻量级网络，采用深度可分离卷积、通道重组和多尺度特征融合技术。文中提供了一个逐步教程，包括ShuffleNetV2模块的代码实现和在YOLOv5配置文件中的添加方法。此外，还分享了完整的代码链接和GFLOPs的比较，显示了GFLOPs的显著减少。该教程适合初学者实践，以提升深度学习目标检测技能。

  
• 05.19 21:30:11
  发表了文章 2024-05-19 21:30:11

  YOLOv5改进 | 主干网络 | 将backbone替换为MobileNetV3【小白必备教程+附完整代码】

  本文介绍了将YOLOv5的backbone替换为MobileNetV3以提升目标检测性能的教程。MobileNetV3采用倒残差结构、Squeeze-and-Excitation模块和Hard-Swish激活函数，实现更高性能和更低计算成本。文中提供了详细的代码实现，包括MobileNetV3的关键组件和YOLOv5的配置修改，便于读者实践。此外，还分享了完整代码链接和进一步的进阶策略，适合深度学习初学者和进阶者学习YOLO系列。