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本教程详细介绍了如何改进YOLOv5，结合论文采用GhostNet作为主干网络，添加CA注意力机制，并引入GhostConv。改进后模型参数量减少33%，浮点运算量下降36%，平均精度提高1%，速度提高46FPS，同时提供了每一步的具体修改步骤和代码变更。
前言：Hello大家好，我是小哥谈。本节课就让我们结合论文来对YOLOv5进行组合改进（更换主干网络GhostNet + 添加CA注意力机制 + 引入GhostConv），希望同学们学完本节课可以有所启迪，并且后期可以自行进行YOLOv5算法的改进！🌈
前期回顾：
YOLOv5算法改进（2）— 注意力机制介绍（SE、CBAM和CA）
YOLOv5算法改进（3）— 注意力机制介绍（ECA、SOCA和SimAM）
YOLOv5算法改进（4）— 主干网络介绍（MobileNetV3、ShuffleNetV2和GhostNet）
YOLOv5算法改进（5）— 主干网络介绍（EfficientNetv2、Swin Transformer和PP-LCNet）
YOLOv5算法改进（6）— Neck网络介绍（AFPN和BiFPN）
YOLOv5算法改进（7）— 添加单层注意力机制（包括代码+添加步骤+网络结构图）
YOLOv5算法改进（8）— 添加多层注意力机制（包括代码+添加步骤+网络结构图）
YOLOv5算法改进（9）— 添加SOCA注意力机制（包括代码+添加步骤+网络结构图）
YOLOv5算法改进（10）— 替换主干网络之PP-LCNet（包括代码+添加步骤+网络结构图）
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