目前对于分辨率超过2000*2000的超高分辨率大图，难以直接输入到模型当中。目前最通用的做法就是将大图resize或者crop成小图，实现精度与计算资源的trade-off。resize和crop的做法各自都有着自身固有的缺点，因此在MagNet与FCtl中从crop的缺点出发提出了各自的解决方案，实现超高分辨率大图的语义分割。 一、背景简介对于分辨率超过2000*2000的超高分辨率
YOLOv5-7.0可以用来做实例分割的任务了！！！用完感觉实在是666啊目录项目介绍 数据标注及处理 json转换txt 切分训练集、测试集、验证集修改配置文件模型训练和推理后处理项目介绍
文章目录运行环境配置Demo重新训练 YOLO-V5s 运行环境配置 环境配置的官方教程如下，如果一些库安装失败，导致安装中断，可以单独安装一些库，比如 Pytorch，然后再执行下列安装步骤，具体如下： 个人建议：在上述安装之前，先安装 Anaconda，然后创建虚拟环境。注意几个问题：下载特定版本的 yolo-v5：git clone -b v6.1 https://github.co
前言yolov5的6.2版本不仅更新了前一篇文章里提到的分类模型，同时也更新了图像分割模型，在官方的教程和用法还没出之前（2022/09/19），我基于官方已经写好的推理脚本进行部分修改，实现了基于图像分割的简单人物抠像。 注：本文所用模型为yolov5s-seg，是已经预训练好的官方模型。展示效果话不多说，先来放图！首先是官方的图像分割推理结果，为了不透露小伙伴信息，这里打上马赛克：其次是我修改
最近在做检测相关的工作，几年前分析过faster-rcnn的代码和论文。现在，把yolov5这个最新且快的模型进行梳理。本系列会从Yolo的发展历程开始，到损失函数，mAP的概念，最后到如何在代码层面训练你的定制化数据集。好了，让我们开始吧~1. YOLO (You Only Look Once) 的发展历史这部分内容主要借鉴自 科技猛兽@知乎 在知乎的发文，我这里会做一下简化，具体细节请去看这位
前言在做某任务的时候，需要对人物图片进行预处理。 预处理的要求就是要将图片中的人物各部件分割出来，标识为各种不同颜色，比如脸部为蓝色，脖颈部位绿色，其他地方为红色 最初任务使用的PaddleSeg中基于CelebAMask-HQ数据集的BiSeNet-v2和PP_LiteSeg模型，以及同样基于该数据集的BiSeNet模型，效果呢，人脸部分分割得确实还可以，但是遇到复杂的头发、头饰、服装的时候，效
1. 先制作数据集1.1 建议使用anaconda3来安装python环境，这个我就不多说了自己下载安装 下载地址，不管是python直接安装环境还是anaconda3来安装环境都可以,我的python环境是3.8.161.2 制作数据集我使用labelme来弄，先安装labelimg工具 pip install labelme1.3 直接打开安装好的labelme工具，1.4 选择opendir
在上一篇文章YOLOv5图像分割--SegmentationModel类代码详解有讲到图像经过YOLOv5网络后得到的输出形式，主要是调用了BaseModel类下的forward得到的输出，输出的shape为【batch,25200,117】，这里的25200相当于总的anchors数量【以640*640的输入为例，共有anchors=80*80*3+40*40*3+20*20*3】，117为5[
前言：今天分享的这一篇文章是CVPR2016有关视频语义分割方向的，最近才开始学习语义分割相关的文献，有理解偏差的希望大家可以指正。语义分割 在维基百科上面没有直接定义，但从字面上就可以理解，就是将图像或视频分割后，并为每一个包含的像素加上标签。下图是《基于特征空间优化的视频语义分割》的插图，可以很好地解释语义分割的含义，左列为输入视频截图，右列为语义分割结果。我们可以看到图中的每一个像素都被标以
1. 问题背景在深度学习中，目标识别问题是我们所熟知的最经典最重要的问题之一。目标识别需要在一幅大图片中定位到多个目标的位置和类别。目标检测的应用范围很广，比如在超市通过视频检测消费者的进出、工业制造业领域中的异常行为检测等。另一个典型的场景是，在自动驾驶时车辆需要定位视线范围内的所有物体，并识别其类别以判断危险程度。这都给目标检测这一领域提供了丰富的应用空间。2. 模型介绍2.1 YOLO简介Y
1. 分类实现 以coco数据集为例，其类别如下（共80类）。注意，每个类别都对应着一个序号，如： 'person' 序号为0, 'bicycle' 序号为1, 'car' 序号为2...这个在之后的调用中会用到。 找到之前写的的计
YOLOv5在比赛与落地中运用广泛，它可以通过chaneel与layer的控制因子来根据落地要求灵活配置模型。与YOLO系列1-4不同的是YOLOv5对正样本的定义：其采用了跨领域网格，并在不同输出层匹配，极大的扩增了正样本anchor，加速模型收敛速度并提高模型召回率。为了大家更好的理解并使用yolov5，本文将结合代码从不同维度进行分析。网络结构 YOLOv5的整体结构与YOLOv4相差不大，
算法创新分为三种方式 第一种：面目一新的创新，比如Yolov1、Faster-RCNN、Centernet等，开创出新的算法领域，不过这种也是最难的 第二种：守正出奇的创新，比如将图像金字塔改进为特征金字塔 第三种：各种先进算法集成的创新，比如不同领域发表的最新论文的tricks，集成到自己的算法中，却发现有出乎意料的改进对象检测网络的通用架构： 1）Backbone -形成图像特征。 2）Nec
本文的目的是帮助理解每次训练后，在runs/train文件夹下出现的一系列文件，并探索如何评估准确率以及模型的好坏。一.混淆矩阵—confusion_matrix.png毕设跑的train有混淆矩阵，但是有点扯，需要跑一下鸟类的验证一下(待验证) 1.概念混淆矩阵是对分类问题预测结果的总结。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，显示了分类模型进行预测时会对哪一部分产生
yolov5 增加检测层 参考1：https://blog.csdn.net/weixin_41868104/article/details/111596851 参考2：https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/118714043 原模型结构 原配 ...
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2021-09-26 11:36:00
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前言：上两篇：yolov5代码解读-dataset、yolov5代码解读-网络架构 yolov5的数据处理模块和网络架构已经写完了，做好了这些基础工作，就可以来训练了。 代码已上传到github，数据集和权重文件已上传到百度网盘（链接在github里），如需下载请移步：https://github.com/scc-max/yolov5-scc 目录前言：参数解读超参数hyp文件命令行参数训练流程训
这里既有AI，又有生活大道理，无数渺小的思考填满了一生。YOLO V4就是筛选了一些从YOLO V3发布至今，被用在各式各样检测器上，能够提高检测精度的tricks，并以YOLO V3为基础进行改进的目标检测模型。YOLO V4在保证速度的同时，大幅提高模型的检测精度。YOLOV4的改进1、backbone：CSPDarkNet532、neck：SPP+PAN3、head：YOLOv34、Drop
YOLO-v4论文详解-- 潘登同学的目标检测笔记 文章目录YOLO-v4论文详解-- 潘登同学的目标检测笔记YOLO-v4介绍目标检测One-stage Detector与Two-stage DetectorBag of freebiesBag of specialsYOLO-v4的选择网络结构其他改进PAN： 是对FPN的改进，主要有以下三个方面BoF and BoSDropBlock代码实现
前言上一篇主要对论文进行了翻译，这一篇结合一份代码详解下Yolov4相比较于v3采用的一些新技术和改进点，论文中其实已经对于一些技术梗概进行了分析，这里只对论文没有详述的部分进行一些自我的剖析，如果有不准确的部分，欢迎各位大神指教。本来打算用keras自己实现一遍YOLOv4，但有大神提前做了并进行了开源，就不重复造轮子了，本篇所有代码keras-yolo4。 先放一张自己制作的Yolov4网
基于语义分割Ground Truth（GT）转换yolov5目标检测标签（路面积水检测例子）概述许多目标检测的数据是通过直接标注或者公开平台获得，如果存在语义分割Ground Truth的标签文件，怎么样实现yolov5的目标检测格式转换呢？查遍全网没有很好的方法，因此使用opencv自己写了一个，检验效果还不错。这里的例子是基于极市平台的路面积水检测给出的数据集完成，由于平台只给了分割的示例数据
