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yolov5 +cuda10.2 +gpu环境搭建 (详细版本)
YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示:输入端:在模型训练阶段,提出了一些改进思路,主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放;基准网络:融合其它检测算法中的一些新思路,主要包括:Focus结构与CSP结构;Neck网络:目标检测网络在BackBone与最后的Head输
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