集智书童 YOLO-Pose: Enhancing YOLO for Multi Person Pose Estimation Using Object Keypoint Similarity Loss
论文：https://arxiv.org/abs/2204.06806代码1（即将开源）：https://github.com/TexasInstruments/edgeai-yolov5代
集智书童 YOLO-Pose: Enhancing YOLO for Multi Person Pose Estimation Using Object Keypoint Similarity Loss
论文：https://arxiv.org/abs/2204.06806代码1（即将开源）：https://github.com/TexasInstruments/edgeai-yolov5
前言由于自己电脑显卡性能一般，买显卡又价格昂贵。之前一直在某宝找人代训练，将训练好的exp放到本地代码中，这种方法虽然好使，但是收费都不低，训练三百张图片，店家至少也要收费100块。因此，我在网上看能否租用服务器进行训练，百度后找到了一些类似的平台。目前仅尝试过AutoDL，下面是我的一些详细运行部署过程，供初学者进行学习：1、登录注册平台 2、点击右上角控制台 3、点击左侧“容器实例”，接着点击
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2024-05-11 11:03:05
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1、下载安装前提是安装好Anaconda3和pytorch等一大堆AI学习相关环境1.1、下载YOLO5源码Yolov5 Github地址：https://github.com/ultralytics/yolov5
自己的网盘地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1fY_JVs5LiZ428aOdv0BEJQ 提取码：ig02 --来自百度
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2024-10-24 07:55:28
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文章目录简介YOLOv5网络架构YOLOv5基础组件输入端BackboneNeckHead输出端Yolov5四种网络结构的不同点四种结构的参数(s-m-l-x)Yolov5网络结构 简介YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示：输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosa
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2024-08-20 17:28:36
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目前，众所周知yoloV5模型以速度见长，而对比yolo之前几个系列的精度是如何表现的呢？YOLOv5在小任务上的精度与YOLOv4大致相同（在BCCD数据集上yolov4为0.895 mAP；yolov5为0.892 mAP），而在较大的任务（如COCO）上，YOLOv4的性能更高。 因此，在没有那么高的精度追求时，yolov5非常适合被选择部署在边缘设备上。网上也有很多资源、博客说明怎样使用y
技术分享 | 无人机上仅使用CPU实时运行Yolov5？(OpenVINO帮你实现)（上篇）OpenCV学堂3天前 以下文章来源于阿木实验室 ，作者阿木实验室阿木实验室
阿木实验室玩也要玩的专业！我们将定期给大家带来最新的机器人技术分享、高清无码的产品测评，我们关注于机器人技术、科研无人化系统教育课程，做科技的弄潮儿。如果你也是科技达人，愿意和我们一道，就请关注我们！ 
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2024-05-10 19:07:01
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虚拟环境配置见yolov5/yolov3 pytorch环境配置gpu+windows11+anaconda+pycharm+RTX3050 笔记。环境配置完成后yolov3和yolov5都可以使用，数据集和yaml文件通用，训练步骤相同，本人已经在验证。原始图像文件和xml 我已经有jpg图像文件(JPEGImages)和对应的xml标注文件(Annotations)和数据集文件分布，制作方法见
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2024-06-07 18:12:23
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YOLOv8由广受欢迎的YOLOv3和YOLOv5模型的作者 Ultralytics 开发，凭借其无锚设计将目标检测提升到了一个新的水平。YOLOv8 专为实际部署而设计，重点关注速度、延迟和经济性。[1] 详细内容请参阅 MarkAI Blog [2] 更多资料及工程项目请关注 MarkAI Github [3] 通关感知算法面试请Star 2024年千道算法面试题综述在本文中，您将了解 YOL
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2024-08-30 14:12:11
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环境搭建环境ubuntu 18.04 64bitGTX 1070Tianaconda with python 3.8pytorch 1.7.1cuda 10.1yolov5 5.0.9为了方便使用 yolov5 目标检测，有网友已经将其做成了库，提交到了官方的索引库 pypi 上，这样，我们就可以直接使用 pip进行安装了，其项目地址: https://github.com/fcakyon/yol
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2024-05-14 15:18:05
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大二菜鸡，因为要准备一个水下识别的比赛，想到了用yolov3这个强大的框架，参考了许多大佬的博客，在这里记录一下自己的配置过程。**一、 CUDA和CUDNN配置** 我的显卡的GTX1060，因为之前为了安装Tensorflow2.0,所以选择CUDA10.0。 下载地址在这：https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?targ
1.0.简介本文档介绍了一种将带*.pt 扩展名的YOLOv5 PyTorch* 权重文件转换为ONNX* 权重文件，以及使用模型优化器将ONNX 权重文件转换为IR 文件的方法。该方法可帮助OpenVINO™用户优化YOLOv5，以便将其部署在实际应用中。此外，本文档提供了一个关于如何运行YOLOv5 推理的Python 推理演示，以帮助加快YOLOv5 的开发和部署速度。在最后一部分，针对使用
一：weights包含best.pt（做detect时用这个）和last.pt（最后一次训练模型）二：confusion1：混淆矩阵：①：混淆矩阵是对分类问题的预测结果的总结。使用计数值汇总正确和不正确预测的数量，并按每个类进行细分，这是混淆矩阵的关键所在。混淆矩阵显示了分类模型的在进行预测时会对哪一部分产生混淆。它不仅可以让我们了解分类模型所犯的错误，更重要的是可以了解哪些错误类型正在发生。正是
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2024-06-30 05:40:09
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目录标题为什么学习 YOLO-V5 ？面向对象开源项目学习方法预备知识项目目录结构 为什么学习 YOLO-V5 ？算法性能：与YOLO系列（V1，V2，V3，V4）相比，YOLO-V5效果最好，速度最快。项目质量：自项目开源，作者一直精心维护，优化，更新，目前已经更新到V7版本，项目整体质量非常高。工业部署：在工业界，要能够部署到低性能设备，并且保证效果和速度。为此，模型不能太大、不能有特别复杂
YOLOv5实现吸烟行为检测配置环境安装pytorch（gpu版本和cpu版本的安装）YOLOv5所需其他依赖的安装使用训练好的吸烟检测模型来进行推理训练吸烟检测模型 配置环境首先需要安装anaconda和pycharm，安装过程参考这篇博客 安装好anaconda后在上面安装python3.8虚拟环境，打开anaconda终端，输入：conda create -n py38 python=3.
目录文章简介数据下载与预处理数据介绍 数据预处理colab数据上传colab免费GPU训练注文章简介上次有简单介绍下如何在本地安装yolov5并实现图片、视频、电脑本地摄像头以及手机摄像头的目标检测。本文接着介绍下如何在谷歌的Colab上部署和训练自己的数据集。为什么使用colab呢，由于本人使用的笔记版没有GPU，而colab提供了免费的GPU资源，对于想要尝试深度学习，却没有硬件设备
目录? 配置文件backbone配置文件编辑?构成的元素Conv ---CBA(convolution, batch normalization, activation)关于SiLU--sigmoid linear unitSPP(Spatial Pyramid Pooling)/SPPF(Spatial Pyramid Pooling Fast)结构 C3 -- cross stag
输入图像的focus 结构这个是从右到左的方向，将高分辨率的图片，分成r*r个小的channel
这样输入就变小了
增加正样本，加快训练速度本文也采用了增加正样本anchor数目的做法来加速收敛，这其实也是yolov5在实践中表明收敛速度非常快的原因。其核心匹配规则为：
(1) 对于任何一个输出层，抛弃了基于max iou匹配的规则，而是直接采用shape规则匹配，也就是该bbox和当前层的anc
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2024-02-13 13:24:18
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目录一、背景二、模型调优2.1 基准选取2.1.1 官方精度数据2.1.2 fp32bmodel的精度2.1.3 int8bmodel精度数据2.2 多图量化2.3 预处理对齐&lmdb2.4 网络图优化2.4.1 per_channel优化2.4.2 accuracy_opt优化2.4.3 conv_group优化2.4.4&
文章目录1 Backbone2 Neck3 Detection (YOLO) layerAnchorAnchor 匹配机制边框回归4 输出5 损失函数6 优化策略7 数据增强8 后处理9 特征图可视化10 Yolov5-1.0、2.0、3.011 Train12 前世今生13 参考文献附录yolo出现libpng warning: iCCP: known incorrect sRGB profi
