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添加注意力机制的方法，来提高其性能。

本课程在YOLOv5 v6.1版本代码的基础上添加注意力机制，在Windows系统和Ubuntu系统上演示针对自己的数据集添加注意力机制、重头训练和性能评估过程，并讲解注意力机制模型原理以及针对添加注意力机制的代码修改部分。

课程中添加了如下的注意力机制：SE、CBAM、ECA、CA。

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