YOLOv5(PyTorch)目标检测：原理与源码解析

PyTorch版YOLOv5目标检测：原理与源码解析

课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/31428

Linux创始人Linus Torvalds有一句名言：Talk is cheap. Show me the code. 冗谈不够，放码过来！代码阅读是从基础到提高的必由之路。

YOLOv5是最近推出的轻量且高性能的实时目标检测方法。YOLOv5使用PyTorch实现，含有很多业界前沿和常用的技巧，可以作为很好的代码阅读案例，让我们深入探究其实现原理，其中不少知识点的代码可以作为相关项目的借鉴。

本课程将详细解析YOLOv5的实现原理和源码，对关键代码使用PyCharm的debug模式逐行分析解读。 本课程将提供注释后的YOLOv5的源码程序文件。

版权申明：下图是白勇老师所绘制的YOLOv5s网络架构图，如有引用和转载请链接本博客网址。

【相关课程】

本人推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程，包括：

《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：训练自己的数据集》

Ubuntu系统 https://edu.csdn.net/course/detail/30793

Windows系统 https://edu.csdn.net/course/detail/30923

《YOLOv5(PyTorch)目标检测：原理与源码解析》https://edu.csdn.net/course/detail/31428

《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：Flask Web部署》https://edu.csdn.net/course/detail/31087

《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：TensorRT加速部署》https://edu.csdn.net/course/detail/32303

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