# 说明：
'''
1)military_object.names文件内容如下：
label1
label2
label3
2)此训练针对矩形框的标注
3）代码中很多键值都是自己造的，因为训练用不到这些(比如mask的训练)，仅仅只是为了跟coco格式保持一致
'''
import os
import json
import cv2
import random
import time
# co
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2024-10-21 07:40:41
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YOLOv8 Ultralytics：最先进的 YOLO 模型什么是 YOLOv8？YOLOv8 是来自 Ultralytics 的最新的基于 YOLO 的对象检测模型系列，提供最先进的性能。利用以前的 YOLO 版本， YOLOv8 模型更快、更准确 ，同时为训练模型提供统一框架，以执行物体检测实例分割图像分类在撰写本文时，许多功能尚未添加到 Ultralytics YOLOv8 存储库中。这包
文章目录1 论文信息2 论文概述3 方法论3.1 类别预测3.2 多尺度融合预测3.3 Darknet-53 特征提取器3.4 边界框预测和损失函数计算4 论文效果5 总结 1 论文信息题目：YOLOv3: An Incremental Improvement论文链接2 论文概述YOLO3 是 YOLO 的第三版，借鉴了 ResNet、RetinaNet、SSD等网络的 tricks，如多尺度融
文章目录1. 简介2. Batch Normalization3. Layer Normalizaiton4. Instance Normalization5. Group Normalization6. Switchable Normalization 1. 简介归一化层，目前主要有这几个方法，Batch Normalization（2015年）、Layer Normalization（201
RCNN系列属于候选区域/窗 + 深度学习分类的两步走方法。即使是该系列最好的模型还是无法达到实时检测目标的效果，获取region proposal， 再对每个proposal分类计算量还是较大。灵魂的拷问：两步走无法再进一步了，那能否一步到位？YOLO，you only look once，就是一步到位的算法。它去掉了获得候选区域的这一步。那它是怎么去掉的呢？去掉后性能又会有怎么样的影响呢？YO
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2024-09-13 10:27:57
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前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文
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2024-11-01 10:32:29
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使用 PyTorch 实现 YOLOv5 的攻略：版本对比、迁移指南及实战案例
YOLOv5 是一个高效的目标检测模型，基于 PyTorch 框架，广泛应用于计算机视觉任务，如物体识别和跟踪。随着不同版本的发布，能否有效迁移和兼容新版本变得尤为重要。本篇博文将从多个方面深入探讨 PyTorch YOLOv5 的各个版本特性，迁移时需注意的事项，及实战中的应用案例，最后分享一些常见的排错技巧和生态
目录YOLOv5的详细结构图YOLOv5中的BottleneckYOLOv5的 6.0版本相较于5.0版本的改动：FPN和PAN结构YOLOv5的结构图YOLOv5中的Bottleneck BottleNeck1：先是1x1的卷积层（conv+batch_norm+silu)，然后再是3x3的卷积层，最后通过残差结构与初始输入相加。BottleNeck2：先是1x1的卷积层（conv+b
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2024-10-22 15:51:57
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类似于上周内容，除了网络结构部分的内容，其余部分的内容和上周一样。 yolov5结构示意图一、 前期准备1. 设置GPUimport torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision
from torchvision import transfo
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2023-11-07 00:43:35
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YOLO V5的作者并没有发表论文,对yolo5分析只能从源码进行分析；相比于yolo4，yolo5在
原创
2022-11-10 10:16:06
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问题导读：1.如何远程链接？2.如何上传文件？3.如何对立面的文件进行操作？4.什么情况下会链接失败？https://yunpan.cn/cYWtNMycjeVPv 访问密码 4f74Linux上经常会经常需要编辑文件，特别是Linux VPS/服务器安装好系统之后配置环境会需要修改很多的配置文件等，对于常用Linux的基本上都能够熟练使用vi或者nano等SSH
tensorflow2-yolov4-程序小白学习笔记项目场景：tensorflow2-yolov4-程序学习笔记程序：voc2yolo4.py程序：voc_annotation.py 项目场景：tensorflow2-yolov4-程序学习笔记提示：程序由bubbiiiing提供：链接: link. 本程序没有做修改，只是添加了自己的详细注释，作为自己的一个记录。程序：voc2yolo4.py
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2024-07-12 05:15:05
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一、模型移动端环境部署可以参考：二、训练模型本文使用的yolov5为ultralytics公司的一个开源产品，由Glenn大佬实现，有很多合作的开发者参与了该项目，开发迭代速度非常快，三天两头就有更新。本文训练采用的GOOGLE的colab，不用在自己环境配置pytorch,很方便。各位如果需要VPN，可以去收一下：登录 — iKuuu VPN。这个目前是免费使用，如果使用不起，也可以花费5元一月
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2024-05-12 15:36:52
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文章目录一、pt转onnx二、onnxruntime前向推理1. 安装依赖2. 代码实现3、onnxruntime和pytorch比较 一、pt转onnx这里我们主要参考：https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/251中的内容进行转化，进入yolov5安装目录，执行以下：python models/export.py --weights yolov
# 如何在 Python 中封装 YOLOv5
在此文章中，我们将学习如何在 Python 中封装 YOLOv5，这是一个用于目标检测的深度学习模型。这个过程包括下载 YOLOv5 代码，依赖库安装，模型权重下载，和最终的封装实现。在开始之前，以下是整个过程的一个概览。
## YOLOv5 封装流程
| 步骤 | 描述
重要提示：本文章仅作为技术分享与学习交流，严禁用于其他任何用途，如有任何问题请及时与我联系，谢谢！一、数据标注利用labelimg标注数据集生成yolo格式执行pip install labelimg即可安装准备好需要标注的数据，创建一个总文件夹，再创建一个名为images的子文件夹存放需要标注图片；创建一个名为labels的子文件夹存放标注的标签文件；创建一个名为classes.txt的txt子
这里主要介绍在C++中使用OpenVINO工具包部署YOLOv5模型，主要步骤有：配置OpenVINO C++开发环境下载并转换YOLOv5预训练模型使用OpenVINO Runtime C++ API编写推理程序下面，本文将依次详述1.1 配置OpenVINO C++开发环境配置OpenVINO C++开发环境的详细步骤，请百度1.2 下载并转换YOLOv5预训练模型下载并转换YOLOv5预训练
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2024-05-14 06:23:23
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windows 使用ncnn vulkan部署yolox 记录前言环境搭建vs工程配置总结 前言之前在树莓派4B移植过一次ncnn部署Yolo-Fastest，同时也在笔记本的windows里面部署了一套作为调试开发。但因为年代久远，很多细节都模糊了，今天重新弄了一遍跑yolox模型，发现比当时简便了很多，主要是因为才发现ncnn官方仓库就有预编译好的windows版本，不用自己编译，方便太多了
睿智的目标检测47——Keras 利用mobilenet系列（v1,v2,v3）搭建yolov4目标检测平台学习前言源码下载网络替换实现思路1、网络结构解析与替换思路解析2、mobilenet系列网络介绍a、mobilenetV1介绍b、mobilenetV2介绍c、mobilenetV3介绍3、将特征提取结果融入到yolov4网络当中如何训练自己的mobilenet-yolo4一、数据集
一：简介比较流行的算法可以分为两类一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再在Region Proposal上做分类与回归。CNN算法采用滑动窗口方式进行目标检测，需要
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2024-04-16 18:25:18
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