YOLOv5最新改进：注意力机制、多尺度特征融合和知识蒸馏 上传者：dub_1672 2023-04-19 06:35:08上传 PPTX文件 3.16MB 热度 5次 本文列举了YOLOv5目标检测算法最新的三个改进方案，分别是引入注意力机制、多尺度特征融合和知识蒸馏。通过对这三个方面的改进，YOLOv5在目标检测精度和速度上都有了显著提升。注意力机制可以将模型的注意力集中于有用的特征上，提高检测精度；多尺度特征融合通过引入不同尺度的特征，增强了模型的表征能力；知识蒸馏则是通过让更大的网络向更小的网络“传授”知识，从而提高小网络的精度。 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 立即下载 用户评论 发表评论 dub_1672 资源：15 粉丝：0 +关注 上传资源 免责说明 本站只是提供一个交换下载平台，下载的内容为本站的会员网络搜集上传分享交流使用,有完整的也有可能只有一分部,相关内容的使用请自行研究,主要是提供下载学习交流使用,一般不免费提供其它各种相关服务! 本站内容泄及的知识面非常广,请自行学习掌握,尽量自已动脑动手解决问题,实践是提高本领的途径,下载内容不代表本站的观点或立场!如本站不慎侵犯你的权益请联系我们,我们将马上处理撤下所有相关内容！联系邮箱：server@dude6.com
