YOLOv5改进：更换Neck（结合BiFPN，ASFF）

PyTorch版的YOLOv5是一个当前非常流行的目标检测器，本课程讲述对YOLOv5更换Neck的改进方法，结合BiFPN或ASFF特征融合机制来提高其性能。 本课程在YOLOv5 v6.1版本代码的基础上更换Neck，在Windows系统和Ubuntu系统上演示针对自己的数据集结合BiFPN或ASFF特征融合机制、重头训练和性能评估过程，并讲解BiFPN和ASFF特征融合原理以及针对结合BiFPN或ASFF特征融合的代码修改部分。 项目实战过程包括：PyTorch环境安装、YOLOv5项目安装、准备自己的数据集、修改配置文件、训练网络模型以及性能评估。 相关课程： 《YOLOv5改进：更换骨干网》 https://download.csdn.net/course/detail/37465 《YOLOv5改进：添加注意力机制》 https://download.csdn.net/course/detail/37530 《YOLOv5改进：更换Neck（结合BiFPN,ASFF）》 https://download.csdn.net/course/detail/37577