番外篇 | 基于改进YOLOv5的安全帽佩戴检测 | 重参数化结构RepVGG + 空间对象注意力机制RCS-OSA模块

前言：Hello大家好，我是小哥谈。RCS-YOLO是一种目标检测算法，它是基于YOLOv3算法的改进版本。通过查看RCS-YOLO的整体架构可知，其中包括RCS-OSA模块。RCS-OSA模块在模型中用于堆叠RCS模块，以确保特征的复用并加强不同层之间的信息流动。本文针对安全帽佩戴的检测就是基于RCS-YOLOv5结构，重点是采用重参数化结构RepVGG和空间对象注意力机制RCS-OSA模块相结合的方式对YOLOv5进行改进，从而实现对安全帽的正确检测。🌈

     目录

🚀1.基础概念

🚀2.网络结构

🚀3.添加步骤

🚀4.改进方法

💥💥步骤1：common.py文件修改

💥💥步骤2：yolo.py文件修改

💥💥步骤3：创建自定义yaml文件

💥💥步骤4：修改自定义yaml文件

💥💥步骤5：验证是否加入成功

💥💥步骤6：修改默认参数

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