yolov5改进 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输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构； Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。 本资源包括对yolov5的改进策略和案例分析进行了详细阐述，有需要的朋友可以下载学习。

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《Matlab教程(从新手到骨灰级玩家).pdf》是一份全面而详细的Matlab学习资料，适合各个层次的Matlab学习者使用。本教程从基础语法开始，逐步深入，涵盖了Matlab的各个方面，包括图像处理、信号处理、机器学习等。通过本教程的学习，读者可以从零开始掌握Matlab的使用技巧，成为一名Matlab骨灰级玩家。 适用人群：本教程适合各个层次的Matlab学习者，包括初学者、进阶者和专业人士。初学者可以通过本教程系统地学习Matlab的基础知识和使用技巧；进阶者可以通过本教程深入学习Matlab的高级应用；专业人士可以通过本教程提高自己的技能水平，应对更加复杂的Matlab应用场景。 使用场景及目标：本教程适用于各种Matlab学习场景，包括自学、课程学习、考试复习等。通过本教程的学习，读者可以掌握Matlab的基础知识和使用技巧，提高自己的Matlab编程能力，应对各种Matlab应用场景。 其他说明：本教程内容详实，涵盖了Matlab的各个方面，同时配有大量的实例和练习题，读者可以通过实践来巩固所学知识。本教程的格式清晰，易于阅读，同时也适合作为Matlab学习的参考资

PyCharm使⽤教程（详细版-图⽂结合） ⽬录 PyCharm的使⽤贯穿整个Python的学习，所以单独拿出来出教程不合适，说多了对于新⼿来说也还是不明⽩，这⾥我们先从学习开始前⼤ 家需要⽤到PyCharm的⼀些功能讲起，后⾯的中我们会带着给⼤家讲更⾼级⼀点的⽤法。 上⼀节课我们已经安装好PyCharm了，这⾥就不多说了，先从创建项⽬讲起。 ⼀、创建项⽬ 1.我们每次新开发⼀个项⽬之前都要创建⼀个环境，这⾥打开PyCharm直接点击Create New Project。 2.选择项⽬路径 3.点击Create开始创建，这样我们不仅新建了⼀个项⽬⽬录，同时也配置好了开发环境。然后进⼊IDE的⼯作界⾯，点击file，再点new创建 ⼦⽬录或者⽂件。 4.如果创建⽂件直接点击下图箭头所指的Python file，如果是创建⼦⽬录可以选择下图中的1或者2，这两个的区别是1是普通⽬录，2是带 包的⽬录，可以被直接import，这⾥不多说，后⾯的虚拟环境中会详细讲解。 ⼆、运⾏ 上⾯的项⽬和⽂件我们都创建好了，为了演⽰⽅便，我这⾥在新建问价test.py中写了⼀段代码。 import rando

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