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 这是张伟的本科毕业设计。基于yolov5s6模型，对其output进行了改进，增强yolov5s6的分类能力，使得这个模型能同时较好地完成“目标检测+分类”这两个任务。
 
-M0_yolov5_raw：
+M0_yolov5_raw：原生yolov5s6的output
-原生yolov5s6的output
-![YOLOv5 Baseline](docs/images/1、YOLOv5-baseline.png)
 
-G8_decoupled_head_light分支：
+![YOLOv5 Baseline](./docs/images/1、YOLOv5-baseline.png)
-解耦output，将目标检测和分类任务的output拆开，便于后续单独增强分类的能力
-![YOLOv5s6 Decoupled Head](docs/images/2、YOLOv5s6-DecoupledHead.png)
 
-G11_cls_head_enhance_Lightweight分支:
+G8_decoupled_head_light分支：解耦output，将目标检测和分类任务的output拆开，便于后续单独增强分类的能力
-在分类支添加两层卷积
-![YOLOv5s6 Head Variant](docs/images/3、YOLOv5s6-HeadVariant.png)
 
-G13_decoupled_head_ECA分支：
+![YOLOv5s6 Decoupled Head](./docs/images/2、YOLOv5s6-DecoupledHead.png)
-在分类支添加ECA通道注意力机制
-![YOLOv5s6 Decoupled Head ECA](docs/images/4、YOLOv5s6-DecoupledHead-ECA.png)
 
-G12_cls_head_enhance_and_ECA分支：
+G11_cls_head_enhance_Lightweight分支：在分类支添加两层卷积
-在分类支同时添加两层卷积和ECA
+
-![YOLOv5s6 Head Variant ECA](docs/images/5、YOLOv5s6-HeadVariant-ECA.png)
+![YOLOv5s6 Head Variant](./docs/images/3、YOLOv5s6-HeadVariant.png)
+
+G13_decoupled_head_ECA分支：在分类支添加ECA通道注意力机制
+
+![YOLOv5s6 Decoupled Head ECA](./docs/images/4、YOLOv5s6-DecoupledHead-ECA.png)
+
+G12_cls_head_enhance_and_ECA分支：在分类支同时添加两层卷积和ECA
+
+![YOLOv5s6 Head Variant ECA](./docs/images/5、YOLOv5s6-HeadVariant-ECA.png)
 
 
 以下是yolov5原git仓的readme