gengxin

README.md

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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完成“目标检测+分类”这两个任务。
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+M0_yolov5_raw：
+原生yolov5s6的output
+![YOLOv5 Baseline](docs/images/1、YOLOv5-baseline.png)
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+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
+![YOLOv5s6 Decoupled Head](docs/images/2、YOLOv5s6-DecoupledHead.png)
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+G11_cls_head_enhance_Lightweight分支:
+在分类支添加两层卷积
+![YOLOv5s6 Head Variant](docs/images/3、YOLOv5s6-HeadVariant.png)
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+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)
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+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)
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+以下是yolov5原git仓的readme
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   <p>
     <a href="https://www.ultralytics.com/blog/all-you-need-to-know-about-ultralytics-yolo11-and-its-applications" target="_blank">