《人工智能专栏》必读150篇 | 专栏介绍 & 专栏目录 & Python与PyTorch | 机器与深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及改进 | YOLOv8及改进 | 关键知识点 | 工具

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各位读者们好，本专栏最近刚推出，限于个人能力有限，不免会有诸多错误，敬请私信反馈给我，接受善意的提示，后期我会改正，谢谢，感谢。

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代码函数调用关系图(全网最详尽-重要)

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图解YOLOv5_v7.0代码结构与调用关系(点击进入可以放大缩小等操作)

初次尝试，结构图有诸多问题，还请理性看待！

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专栏介绍：

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本专栏 集成 Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程，力争详尽系统的阐述知识点，后续文章会陆续更新，期待与你共研人工智能。

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专栏详情介绍：

全流程的专栏内容带你一起走进人工智能，本专栏只讲会用到的知识点与工具，实用性会贯穿整个专栏。本专栏以YOLOv5与YOLOv8及其两者改进为主线，我们会详细的介绍以下内容：

1. 前期所要具备的基础知识与工具使用，如下：

• 具体包括 环境搭建(包括GPU) | 代码调试技巧 | 连接使用服务器 | Python与Python有关 | 机器学习(线性回归 | 决策树 | 逻辑回归 | 梯度下降 | 支持向量机 | 集成学习 | 朴素贝叶斯等) | PyCharm-VSCode-Anaconda-AutoDL与恒源云云服务器-Roboflow-labelimg等 | 走进神经网络 | 深度神经网络DNN | 卷积神经网络CNN | 区域卷积神经网络RNN | 目标检测 | 经典网络模型二十余种(LeNet-5 | AlexNet | ZFNet | VGGNet | GoogLeNet | ResNet | DenseNet | SeNet | MobileNet | ShuffleNet | RepVGG | MobileOne | FasterNet | R-CNN | SPPNet | Fast RNN | Faster RNN | R-FCN | SSD )| 等等 |

2. YOLOv5及其改进学习详细规划，我们分为五个阶段，如下：

• 第一个阶段：模型的原理与网络结构的详细解读，包括每个文件夹及其所包含的文件(初步了解)，以及每个函数的具体注释(初步了解)，最后会给出整个模型的函数调用关系图。
• 第二阶段：局部解析，我们会逐步剖析每个文件，并逐行注释解读。详解网络结构的构建过程。
• 第三阶段：代码的整体理解(结合上述的函数调用图)，整体调试与验证模型。
• 第四阶段：对评估指标与保存结果进行详细的解读。
• 第五阶段：对模型进行改进，包括添加或修改模块的详细解读以及具体实施步骤。具体包括 ：
  添加注意力机制SE CBAM ECA CA SimAM S2-MLPv2 NAMAttention Criss-CrossAttention等| 更换激活函数SiLU，ReLU，ELU，Hardswish，Mish，Softplus，AconC等 | 更换backbone主干MobileNetV3，ShuffleNetV2，EfficientNetv2，GhostNet，SwinTransformer | 更换Neck之BiFPN，AFPN，BiFusion | 更换空间金字塔池化改进 SPP / SPPF / SimSPPF / ASPP / RFB / SPPCSPC / SPPFCSPC | 更换损失函数GIoU，DIoU，CIoU，EIoU，AlphaIoU，SIoU，WIoU | 更换NMS非极大抑制DIoU-NMS、CIoU-NMS、EIoU-NMS、GIoU-NMS 、SIoU-NMS、Soft-NMS | 更换Yolov8 C2f模块 | 引入RepVGG重参数化模块 | 增加小目标检测层 | 密集连接卷积网络DenseNet思想 | 更换减轻模型的复杂度同时提升精度GSConv+Slim-neck | 更换YOLOX解耦头 | 引入反向残差注意力模块iRMB | 在 C3 模块中添加 12 种注意力机制C3_SimAM, C3_CoT, C3_Double, C3_SK, C3_EffSE, C3_GatherE等 | 8种热力图可视化方式GradCAM XGradCAM ScoreCAM LayerCAM HiResCAM EigenCAM… | 更换Google的优化器Lion | 更换动态卷积之CondConv | 更换全维动态卷积OMNI | 绿色 | 等等 |

3. 进一步学习YOLOv8及其改进

• 大致改进点和YOLOv5近似，可参阅YOLOv5介绍

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更新计划：| 更新到(截止1.6)140篇 | 1.26号150篇 |

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收费标准：1月2号以内特惠(49.9元) | 1月6号以内(89元) | 1月18号以内(99元) | 1月26号以内(129元) | 2024年2月(149元) | 半年后优化内容价格将调整到159元 | 一次订阅专栏即可享受后续更新 |

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整体目录规划：

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各部分详情：(持续更新中 | 截止(1.2共140篇)…)

1. 机器学习

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• 机器学习(一) 本文(3万字) | 机器学习概述 |-CSDN博客
• 机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 |-CSDN博客
• 机器学习(三) 本文(3万字) | 线性回归LR原理 | Python复现 |-CSDN博客
• 机器学习(四) 本文(2万字) | 梯度下降GD原理 | Python复现 |-CSDN博客
• 机器学习(五) 本文(4万字) | 逻辑回归 (Logistic Regression，LR) | Python复现 |-CSDN博客
• 机器学习(六) 本文(3.5万字) | 特征工程(Feature Engineering) | Python复现 |-CSDN博客
• 机器学习(七) 本文(4万字) | 决策树(Decision Tree) | Python复现 |-CSDN博客
• 机器学习(八) 本文(3万字) | 集成学习(ensemble learning) |-CSDN博客
• 机器学习(九) 本文(4万字) | 支持向量机 | 第一篇 |（Support Vector Machine，SVM） | Python复现 |-CSDN博客
• 机器学习(十) 本文(2万字) | 朴素贝叶斯(Naive Bayes) | Python复现 |-CSDN博客

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2. 深度学习与目标检测

• 深度学习与目标检测系列(一) 本文约(17万字)，覆盖 走进神经网络 | 深度神经网络DNN | 卷积神经网络CNN | 区域卷积神经网络RNN | 目标检测 | 经典网络模型二十余种-CSDN博客
• 深度学习与目标检测系列(二) 本文约(7万字) | 全面解读复现YOLOv1 | PyTorch |-CSDN博客
• 深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch |-CSDN博客
• 深度学习与目标检测系列(四) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现VGGNet | Pytorch |-CSDN博客
• 深度学习与目标检测系列(五) 本文约(9万字) | 全面解读复现GoogleNet_InceptionV1-V4 | Pytorch |-CSDN博客
• 深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch |-CSDN博客
• 深度学习与目标检测系列(七) 本文约(8万字) | 全面解读复现MobileNetV1-V3 | Pytorch |-CSDN博客
• 深度学习与目标检测系列(八) 本文约(6万字) | 全面解读复现ShuffleNetV1-V2 | Pytorch |-CSDN博客

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3. YOLOv5

• YOLOv5系列(一) 本文(1.2万字) | 项目结构 | 罗列全部函数与方法 | 全网最全代码调用关系图 |-CSDN博客

• YOLOv5系列(二) 本文(1.1万字) | 解析配置文件yolov5s.yaml |_yolov5配置文件中-1可以用其它来代替吗-CSDN博客

• YOLOv5系列(三) 本文(4万字) | 解析推理部分detect | 逐行代码注释解析-CSDN博客

• YOLOv5系列(四) 本文(4万字) | 解析网络结构yolo | 逐行代码注释解析-CSDN博客

• YOLOv5系列(五) 本文(5万字) | 解析网络结构common | 逐行代码注释解析-CSDN博客

• YOLOv5系列(六) 本文(5万字) | 解析数据集部分datasets | 逐行代码注释解析-CSDN博客

• YOLOv5系列(七) 本文(2万字) | 解析损失部分loss | 逐行代码注释解析-CSDN博客

• YOLOv5系列(八) 本文(4万字) | 解析通用部分general | 逐行代码注释解析-CSDN博客

• YOLOv5系列(九) 本文(3万字) | 解析绘图部分plots | 逐行代码注释解析-CSDN博客

• YOLOv5系列(十) 本文(1万字) | 解析激活函数部分activations | 逐行代码注释解析-CSDN博客

• YOLOv5系列(十一) 本文(2万字) | 解析性能指标部分metrics | 逐行代码注释解析-CSDN博客

• YOLOv5系列(十二) 本文(1.5万字) | 解析数据增强部分augmentations | 逐行代码注释解析-CSDN博客

• YOLOv5系列(十三) 本文(2万字) | 解析torch工具部分torch_utils | 逐行代码注释解析-CSDN博客

• YOLOv5系列(十四) 本文(1.3万字) | 解析数据集处理部分dataloaders | 逐行代码注释解析-CSDN博客

• YOLOv5系列(十五) 本文(4万字)五部分内容 |autoanchor | Callback | expert | experimental | google_utils | 逐行代码注释解析-CSDN博客

• YOLOv5系列(十六) 本文(5万字) | 解析验证部分val | 逐行代码注释解析-CSDN博客

• YOLOv5系列(十七) 本文(8万字) | 解析训练部分train | 逐行代码注释解析-CSDN博客

• YOLOv5系列(十八) 本文(1.1万字) | 解析训练调参train | 逐行代码注释解析-CSDN博客

• YOLOv5系列(十九) 本文(5000字) | 解析验证调参val | 逐行代码注释解析-CSDN博客

• YOLOv5系列(二十) 本文(4万字) | 训练自己的数据集 |利用labelimg标注数据集 | 划分自建数据集 | 从环境配置到数据及划分再到训练-CSDN博客

• YOLOv5系列(二十一) 本文(1万字) | 解读训练结果混淆矩阵， PR曲线，AP， mAP， F1-score，events.out.tfevents，P_curve.png，PR_curve等-CSDN博客

• YOLOv5系列(二十二) 本文(5万字) | 原理代码复现解析 | 综合实战 | 分布式训练DistributedDataParallel(DDP) | 多设备间批量归一化SyncBatchNorm-CSDN博客

• YOLOv5系列(二十三) 本文(2.5万字) | 自动混合精度AMP | 指数移动平均EMA | Test Time Augmentation(TTA) |-CSDN博客

• YOLOv5系列(二十四) 本文(4万字) | 遗传算法实现超参数进化(Hyperparameter Evolution) | 利用K-means聚类以及遗传算法生成Anchor box |-CSDN博客

• YOLOv5系列(二十五) 本文(2万字) | 从二值损失基本原理到YOLOv5损失 | Binary Cross-Entropy | YOLOv5 LOSS |-CSDN博客

• YOLOv5系列(二十六) 本文(1万字) | C3 | Focus | 替换为6*6卷积 |-CSDN博客

• YOLOv5系列(二十七) 本文(2万字) | YOLOv5插值 | | Upsample | UpsamplingBilinear2D | UpsamplingNearest2D |-CSDN博客

• YOLOv5系列(二十八) 本文(2万字) | 可视化工具 | Comet | ClearML | Wandb | Visdom |-CSDN博客

• YOLOv5系列(二十九) 本文(1万字) | 多模型推理预测(Model Ensemble) | 参数重结构化(融合Conv+BatchNorm2d) |-CSDN博客

• YOLOv5系列(三十) 本文(2万字) | 模型剪枝与Pytorch剪枝策略 |-CSDN博客

• YOLOv5系列(三十一) 本文(1.5万字) | 标签平滑(Label Smoothing) | Focal Loss损失函数 | 学习率预热Warmup |-CSDN博客

• YOLOv5系列(三十二) 本文(2.5万字) | 再次解读yaml文件 | 从yaml到模型结构的具体实施细节 | 魔改模型结构两头 | 四头 | 等 |-CSDN博客

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4. YOLOv5改进

• YOLOv5改进(一) 本文(7万字) | 添加注意力机制 | SE | CBAM | ECA | CA | SimAM | S2-MLPv2 | NAMAttention | 等 | 共计二十种 |-CSDN博客

• YOLOv5改进系列(二) 本文(1.万字) | 解读各种激活函数 | 更换激活函数 | SiLU | ReLU | ELU | Hardswish | Mish | Softplus | 等 |-CSDN博客

• YOLOv5改进系列(三) 本文(7万字) | 更换主干backbone | MobileNetV3 | ShuffleNetV2 | EfficientNetv2 | GhostNet | 等 |-CSDN博客

• YOLOv5改进系列(四) 本文(2.5万字) | 更换Neck | BiFPN | AFPN | BiFusion |-CSDN博客

• YOLOv5改进系列(五) 本文(1.5万字) | 更换空间金字塔池化 | SPP | SPPF | SimSPPF | ASPP | RFB | SPPCSPC | SPPFCSPC |-CSDN博客

• YOLOv5改进系列(六) 本文(5万字) | 更换损失函数 | GIoU | DIoU | CIoU | EIoU | AlphaIoU | SIoU | WIoU |-CSDN博客

• YOLOv5改系列(七) 本文(5000字) | 更换非极大抑制 | DIoU-NMS | CIoU-NMS | EIoU-NMS | GIoU-NMS | SIoU-NMS | Soft-NMS |-CSDN博客

• YOLOv5改进系列(八) 本文(6000字) | 更换Yolov8的C2f模块 |-CSDN博客

• YOLOv5改进系列(九) 本文(8000字) | 增加小目标检测层 |-CSDN博客

• YOLOv5改进系列(十) 本文(5000字) | 更换Google的优化器Lion |-CSDN博客

• YOLOv5改进系列(十一) 本文(1万字) | 引入RepVGG重参数化模块 |-CSDN博客

• YOLOv5改进系列(十二) 本文(5000字) | 引入密集连接卷积网络DenseNet思想 |-CSDN博客

• YOLOv5系列(十三) 本文(7000字) | 引入用于低分辨率图像和小物体的模块SPD-Conv |-CSDN博客

• YOLOv5改进系列(十四) 本文(1.2万字) | 更换减轻模型的复杂度同时提升精度GSConv+Slim-neck |-CSDN博客

• YOLOv5改进系列(十五) 本文(6000字) | 头部解耦 |更换YOLOX解耦头 |-CSDN博客

• YOLOv5改进系列(十六) 本文(1.2万字) |引入FasterNet | PConv |backbone |-CSDN博客

• YOLOv5改进系列(十七) 本文(1.2万字) | 引入反向残差注意力模块iRMB |-CSDN博客

• YOLOv5改进系列(十八) 本文(1.2万字) | 引入STSViT |-CSDN博客

• YOLOv5改进系列(十九) 本文(1万字) | 引入动态卷积OMNI |-CSDN博客

• YOLOv5改进系列(二十) 本文(5000字) | 引入选择性注意力 LSK |-CSDN博客

• YOLOv5改进系列(二十一) 本文(5万字) | YOLOv5中插值 | 上采样 | Upsample | UpsamplingBilinear2D | UpsamplingNearest2D |-CSDN博客

• YOLOv5改进系列(二十二) 本文(2万字) | 8种热力图可视化方式 | GradCAM | XGradCAM | ScoreCAM | LayerCAM | HiResCAM | 等 |-CSDN博客

• YOLOv5改进系列(二十三) 本文(1.2万字) | 更换动态卷积之CondConv |-CSDN博客

• YOLOv5改进系列(二十四) 本文(3.5万字) | 在C3中添加12种注意力机制 | C3_SimAM | C3_CoT | C3_Double | C3_SK | C3_EffSE | 等 |-CSDN博客

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5. YOLOv8及其改进

• YOLOv8及其改进(一) 本文(5万字)共四部分 | 初探(简要介绍) | 再探(介绍-快速上手) | 原理解析(究其细节) | 实践操作-CSDN博客
• YOLOv8及其改进(二) 本文(4.5万字) | 训练自建目标检测与图像分割数据集 |-CSDN博客
• YOLOv8及其改进(三) 本文(5000字) | 解读modules.py划分成子文件 | 标签透明化与文字大小调节 | 框粗细调节 |-CSDN博客
• YOLOv8及其改进(四) 本文(3万字) | 使用 Timm 库替换主干网络 |-CSDN博客

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6. Python与PyTorch

• Python与Pytorch系列(一) 本文(2万字) | 解析python中的pandas.read_csv() | pandas.read_json() | pandas.read_excel()-CSDN博客
• Python与Pytorch系列(二) 本文(1.8万字) | 解析Opencv, Matplotlib, PIL | 三者之间的转换 | 三者对JPG和PNG读取和写入 |-CSDN博客
• Python与PyTorch系列(三) 本文(4.2万字) | 解读Python中的装饰器 | 复现各种装饰器 | 给出众多实用装饰器 |-CSDN博客
• Python与PyTorch系列(四) 本文(1万字) | 解析python中的魔术方法 |-CSDN博客
• Python与PyTorch系列(五) 本文(5万字) | 解析PyTorch中Hook函数 |-CSDN博客
• Python与PyTorch系列(六) 本文(3万字) | 解读文件格式 | XML | JSON |-CSDN博客
• Python与PyTorch系列(七) 本文(8000字) | python常用库 | os | pathlib | time | logging | tree | 正则表达式-re | find |-CSDN博客
• Python与PyTorch系列(八) 本文(3000字) | 解读python中yield的用法 |-CSDN博客
• Python与PyTorch系列(九) 本文(2万字) | 解读Python中的解包 * 与 ** |-CSDN博客
• Python与PyTorch系列(十) 本文(2500字) | 解读plt.show与plt.imshow区别 | plt.imshow与cv2.imshow区别 |-CSDN博客
• Python与PyTorch系列(十一) 本文(3万字) | 解析python中的 |iterable | iterator | generator|迭代器 | 可迭代对象 | 生成器 |-CSDN博客
• Python与PyTorch系列(十一) 本文(3万字) | 解析python中的 |iterable | iterator | generator|迭代器 | 可迭代对象 | 生成器 |-CSDN博客
• Python与PyTorch系列(十三) 本文(3万字) | 解读Python中的 | random | enumerate | zip | map |-CSDN博客

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7. 工具

• 工具系列(一) 本文(1.8万字) | 解读使用AutoDL | 恒源云 | 云服务器 | 训练yolov5与yolov8模型 |-CSDN博客

• 工具系列(二) 本文(3万字) | 解读在Windows下配置GPU环境(以YOLOv5为例) | 并使用Pytorch训练一个简单的图像分类模型(GPU) |-CSDN博客

• 工具系列(三) 本文(1.5万字) | 解析glob.glob | os.walk |-CSDN博客

• 工具系列(四) 本文(5万字) | pytorch中使用tensorboard进行可视化 | 可视化 | tensorboard |-CSDN博客

• 工具系列(五) 本文(1.8万字) | 解读argparse模块用法实例 |-CSDN博客

• 工具系列(六) 本文(2万字) | 解读数据集 | PASCAL VOC2012 | MS COCO |-CSDN博客

• 工具系列(七) 本文(4万字) | Git入门教程 | 初始本地仓库-推送合并到远程仓库 | 解读VScode与PyCharm配置与使用git | CodeGeeX与Tabnine使用 |-CSDN博客

• 工具系列(八) 本文(3万字) | 解读Seaborn可视化库 | 可视化 |-CSDN博客

• 工具系列(九) 本文(2万字) |在ubuntu中安装docker教程 | 在Linux下Docker将镜像导出 | 上传至服务器 | 部署并创建容器 |-CSDN博客

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8. 小知识点

• 小知识点系列(一) 本文(2.2万字) | 图像变换 | 平移缩放旋转翻错切 | 仿射变换与透视变换 | 代码复现 |-CSDN博客

• 小知识点系列(二) 本文(6万字) | 解读数据增强 Mosaic | MixUp | CutOut | CutMix |Random Erasing | HSV | Albumentation |-CSDN博客

• 小知识点系列(三) 本文(3万字) | PAN与代码复现 | Backbone之FPN与代码复现 | SPP / SPPF / SimSPPF / ASPP / RFB / SPPCSPC |-CSDN博客

• 小知识点系列(四) 本文(1万字) | 解析Bounding Box Regression | 边界框回归 |-CSDN博客

• 小知识点系列(五) 本文(5万字) | 解读深度学习中的八种卷积 | pytorch中Conv1d、Conv2d，Conv3d | 空洞卷积 | 转置卷积 | 深度可分离卷积 |-CSDN博客

• 小知识点系列(六) 本文(1.5万字) | 理解深度学习中计算量(FLOPs)和参数量(Params) | 四种计算方法总结 |-CSDN博客

• 小知识点系列(七) 本文(2万字) | 解读深度学习中模型大小与推理速度 |-CSDN博客

• 小知识点系列(八) 本文(1.5万字) | 解读Batch Size对训练神经网络的影响 |-CSDN博客

• 小知识点系列(九) | 本文(2000字) | 解析归纳偏置 (Inductive Bias) |-CSDN博客

• 小知识点系列(十) 本文(1.2万字) | 解析PyTorch数据归一化处理 |-CSDN博客

• 小知识点系列(十一) 本文(2万字) | BCELoss | BCEWithLogitsLoss | CrossEntropyLoss | Smooth L1 Loss | NLLLOSS |-CSDN博客

• 小知识点系列(十二) 本文(1.5万字) 解读state_dict，load_state_dict，load，save | state_dict，parameters，named_parameter-CSDN博客

• 小知识点系列(十三) 本文(2万字) | 解读 Normalization | Batch Normalization | Layer | Instance | Group | Weight |-CSDN博客

• 小知识点系列(十四) 本文(3万字) | 解深度解读损失函数 | CrossEntropy | BCE | BCEWithLogits | NLL |MSE | L1 |-CSDN博客

• 小知识点系列(十五) 本文(4.2万字) | 解读NMS | Soft-NMS | IoU-Net | Softer-NMS | Adaptive NMS | DIoU NMS |-CSDN博客

• 小知识点系列(十六) 本文(3万字) | 解深度解读PyTorch model的 | modules() |children() | named_children() | parameters() |-CSDN博客

• 小知识点系列(十七) 本文(1.5万字) | 解读深度学习中 | Batch Size | Iterations | Epochs |-CSDN博客

• 小知识点系列(十八) 本文(3万字) | 解读Pytorch优化器机制 | Optimizer | 各类优化器 | 各类学习率调整策略 |-CSDN博客

• 小知识点系列(十九) 本文(2万字) | 解读利用pytorch可视化 | 特征图 | 卷积核参数 |-CSDN博客

• 小知识点系列(二十) 本文(2万字) | 解读预训练 | 微调 | 迁移 | 模型冻结与解冻 | 对比优化器optimizer与requires_grad冻结 | PyTorch断点训练 |-CSDN博客

• 小知识点系列(二十一) 本文(3万字) | 解读pycocotools的API | 标检测mAP的计算 | COCO的评价指标 |-CSDN博客

• 小知识点系列(二十二) 本文(4万字) | 解析cfg文件 | 读取获得网络结构 |-CSDN博客

• 小知识点系列(二十三) 本文(2万字) | 解读交并比 | IoU | GIoU | DIoU | CIoU | EIoU | WIOU | SIOU| αIOU |-CSDN博客

• 小知识点系列(二十四) 本文(4000字) | RGB颜色机制 | 深度学习图像处理中，像素值越大意味着什么 | OpenCV 为什么使用 BGR 颜色格式 |-CSDN博客

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9. 杂记

• 杂记(一) 本文(3万字) | Python总教程 | 包含Python基础语法 | 精简具有系统性 |-CSDN博客
• 杂记(二) 本文(4万字) | 解读Linux |-CSDN博客
• 杂记(三) 本文(2万字) | 彻底解决PyCharm运行Jupyter .ipynb文件 | 多种方案 |-CSDN博客
• 杂记(四) 本文(800字) | 成功解决vscode为什么下载了汉化插件却不生效 |-CSDN博客
• 杂记(五) 本文(1800词) | 计算机编程相关英语词汇(最新整理12.23) |-CSDN博客
• 杂记(六) 本文(3000字) | 解读时间复杂度与空间复杂度 | 复杂度 |-CSDN博客
• 杂记(七) 本文(1万字) | 训练神经网络的秘诀(翻译) |-CSDN博客
• 杂记(八) 本文(1万字) | Windows安装CentOS 7(桌面版) |-CSDN博客
• 杂记(九) 本文(4000字) | 推荐免费使用GPT-4的四种工具 |-CSDN博客

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