深度学习教程：YOLOv5注意力机制实践

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资源简介

本教程深入讲解了YOLOv5模型，并介绍了如何添加注意力机制，包括SE、CBAM、ECA和CA等，适用于希望提升目标检测准确性的开发者。

已有 13 人浏览发布 2026-05-05更新 2026-06-12

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教程概述

本教程由多个视频和文档组成，全面介绍了YOLOv5模型及其注意力机制的实现。教程内容丰富，包括模型简介、网络结构、yaml文件配置、软件环境安装、数据集准备以及注意力机制的添加和应用。

教程亮点

  • 涵盖多种注意力机制：SE、CBAM、ECA和CA。
  • 详细讲解YOLOv5模型结构和原理。
  • 提供Windows和Ubuntu系统的安装教程。
  • 包含实际操作视频和文档，方便学习。

适用场景

本教程适合对目标检测和深度学习感兴趣的初学者和开发者，尤其适用于希望提升模型性能的工程师。

📂 资源目录

51CTO-YOLOv5改进：添加注意力机制必看.png  [493.5 KB]
17 CA注意力机制原理.mp4  [13.7 MB]
11 SE注意力机制原理.mp4  [27.1 MB]
15 ECA注意力机制原理.mp4  [26.8 MB]
1 课程介绍.mp4  [13.8 MB]
9 修改配置文件.mp4  [4.2 MB]
4 YOLOv5的yaml文件.mp4  [14.7 MB]
7 YOLOv5项目安装.mp4  [14.2 MB]
12 添加SE及C3SE.mp4  [38.9 MB]
10 训练YOLOv5s.mp4  [26.4 MB]
8 准备自己的数据集.mp4  [21.2 MB]
13 CBAM注意力机制原理.mp4  [22.1 MB]
18 添加CA及C3CA.mp4  [16.3 MB]
2 YOLOv5简介.mp4  [6.2 MB]
3 YOLOv5网络结构.mp4  [35.0 MB]
14 添加CBAM及C3CBAM.mp4  [25.4 MB]
5 安装软件环境及PyTorch(Windows).mp4  [33.3 MB]
yolov5添加注意力机制-windows.pdf  [1.8 MB]
16 添加ECA及C3ECA.mp4  [18.2 MB]
6 安装软件环境及PyTorch(Ubuntu).mp4  [15.0 MB]
yolov5添加注意力机制-ubuntu.pdf  [346.0 KB]