大白在制作AI内容平台www.jiangdabi.com时，编写很多有趣好玩的人工智能项目。写的超级详细，项目简介+原理简述+软件安装+环境安装+代码运行，基本完全新手，都可以用笔记本电脑进行尝试。比较有意思的是，这些项目家里三岁的宝宝也喜欢玩。那是不是可以说，现在三岁的娃都开始学习人工智能了，你还不参与吗？比如宝宝在笔记本电脑上，尝试超级赛亚人的人脸特效。其中用到了人脸检测、人脸关键点定位、Op

在Yolov4、Yolov5刚出来时，大白就写过关于Yolov3、Yolov4、Yolov5的文章，并且做了一些讲解的视频，反响都还不错。而从2015年的Yolov1，2016年Yolov2，2018年的Yolov3，再到2020年的Yolov4、Yolov5，Yolo系列也在不断的进化发展。就在大家质疑，Yolo如何进一步改进时，旷视科技发表了研究改进的Yolox算法。大白对于Yolox文章和相

该结构图由netron工具打开制作而成，如想安装netron工具，可移步大白的另一篇文章《网络可视化工具netron详细安装流程》

因为工作原因，项目中经常遇到目标检测的任务，因此对目标检测算法会经常使用和关注，比如Yolov3、Yolov4算法。当然，实际项目中很多的第一步，也都是先进行目标检测任务，比如人脸识别、多目标追踪、REID、客流统计等项目。因此目标检测是计算机视觉项目中非常重要的一部分。从2018年Yolov3年提出的两年后，在原作者声名放弃更新Yolo算法后，俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗。在

Yolov5共有四种网络结构，每种网络深度和宽度上都不相同。(1) Yolov5s可视化网络结构图：点击查看(2) Yolov5m可视化网络结构图：点击查看(3) Yolov5l可视化网络结构图：点击查看(4) Yolov5x可视化网络结构图：点击查看...

大白在之前写过《Yolov3&Yolov4核心基础知识的完整讲解》：https://blog.csdn.net/nan355655600/article/details/106246625/对Yolov4的相关基础知识做了比较系统的梳理，但Yolov4后不久，又出现了Yolov5，虽然作者没有放上和Yolov4的直接测试对比，但在COCO数据集的测试效果还是很可观的。很多人考虑到Yolov

大白在之前写过关于Yolo相关算法的文章，比如：（1）Yolov3&Yolov4的《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础完整讲解》（2）Yolov5的《深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础完整讲解》其中提到很多网络模型的权重，由于不是国内资源，很多同学反馈不好下载。而且文章中很多网络结构高清图，有些同学也想要下载，因此大白将整体的资源汇总，便于大家下载。下

netron安装目录1.netron 简介2.不同操作系统下的安装使用方式2.1 在线版本：只要有浏览器就可以2.2 不同操作系统安装使用3.netron支持的网络框架4.netron测试演示1.netron 简介在实际的项目中，经过会遇到各种网络模型，需要我们快速去了解网络结构。如果单纯的去看模型文件，脑海中很难直观的浮现网络的架构。这时，就可以使用netron可视化工具，可以清晰的看到每一层的

Yolov5共有四种网络结构，每种网络深度和宽度上都不相同。(1) Yolov5s可视化网络结构图：点击查看(2) Yolov5m可视化网络结构图：点击查看(3) Yolov5l可视化网络结构图：点击查看(4) Yolov5x可视化网络结构图：点击查看...

之前的周报，大白会将每周的精华内容汇总起来，整理到《大白AI周报精华汇总》中，点击即可查看。后期需要哪方面的项目知识，可以直接去对应阅读。大白也在不断收集更新各个项目算法作者及从业经验的视频分享，希望能让大家提高一些探索的效率，点击查看。整理汇总：江大白内容周期：2021.5.3-5.10同步公众号：江大白目录1整理涉及公众号名单2行业精华文章汇总2.1基础知识方面2.1.1 深度学习相关2.1.