深入浅出Yolo系列：Yolov3、Yolov4、Yolov5、Yolox核心基础知识完整讲解
资源介绍
本仓库提供了一份关于Yolo系列目标检测算法的详细讲解资源，涵盖了Yolov3、Yolov4、Yolov5以及Yolox的核心基础知识。这份资源旨在帮助读者深入理解这些算法的网络结构、关键组件以及其在目标检测任务中的应用。
资源内容概述
1. Yolov4网络结构中的最小组件：CBM
- CBM：Yolov4网络结构中的最小组件，由Conv（卷积层）、Bn（批量归一化）和Mish激活函数三者组成。CBM的设计使得网络在保持高效计算的同时，能够更好地捕捉图像特征。
2. Res unit：借鉴Resnet网络中的残差结构
- Res unit：借鉴了Resnet网络中的残差结构，这种结构允许网络在训练过程中更容易地学习到更深层次的特征，同时避免了梯度消失问题，使得网络能够更深且更有效。
使用说明
- 下载资源：请直接下载本仓库中的资源文件，文件名为“深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5&Yolox核心基础知识完整讲解_江南研习社-CSDN博客_深入浅”。
- 阅读与学习：建议按照顺序阅读资源内容，逐步深入理解Yolo系列算法的各个组成部分及其工作原理。
适用人群
- 对目标检测算法感兴趣的初学者
- 希望深入了解Yolo系列算法的研究人员
- 需要参考Yolo系列算法进行项目开发的工程师
贡献与反馈
如果您在使用过程中有任何问题或建议，欢迎通过仓库的Issue功能提出。我们非常欢迎您的反馈，并将不断更新和完善资源内容。
希望这份资源能够帮助您更好地理解和应用Yolo系列目标检测算法！