第一种、YOLOv5使用SOCA注意力机制SOCA注意力机制原理图1.1增加以下SOCA.yaml文件# YOLOv5 ? by Ultralytics, GPL-3.0 license
# Parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.5
train【参考文章】：又是经典写到一半发现别人写的更好基础函数（1）setattrsetattr(opt, k, v)将给定对象上的命名属性设置为指定值。 等价于opt.k=v（2）getattrcallback=getattr(loggers, k)getattr（对象，名称[，默认值]）->值 从对象中获取命名属性；getattr（x，‘y’）等价于x.y。 当给定默认参数时，当属性未
之前已经对Yolov4的相关基础知识做了比较系统的梳理（深入浅出Yolov3和Yolov4Yolov4后不久，又出现了Yolov5，虽然作者没有放上和Yolov4的直接测试对比，但在COCO数据集的测试效果还是很可观的。很多人考虑到Yolov5的创新性不足，对算法是否能够进化，称得上Yolov5而议论纷纷。但既然称之为Yolov5，也有很多非常不错的地方值得我们学习。不过因为Yolov5的网络结构
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2024-08-16 22:36:28
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YOLOv5简易使用笔记前言：这篇博客只是简单记录下YOLOv5的使用方式，并不会详细介绍代码含义之类的。 环境：YOLOv5Python 3.8.1YOLOv5目录介绍从Github上下载解压好最新的YOLOv5文件后的目录如下图data文件夹里面放着yaml文件，就是数据集的一些配置，是比较重要的，在训练自己数据集的时候会用到这个文件夹。model文件夹里面放着一些官方的参数模型，里面有4个y
使用yolov4训练自己都数据一、下载编译yolov4二、测试二、训练自己都数据集2.1数据集准备2.1.1将自己都数据集放入JPEGImages中2.1.2对JPEGImages文件夹中的图片进行重命名2.1.3使用lableimg软件对图片进行标注2.1.4生成用于训练和测试的检索文件2.2制作yolov4需要的label以及txt2.3修改配置文件2.3.12.3.22.3.32.4训练自
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2024-10-04 11:45:35
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文章目录引言修改backbone为 shufflenetv2第一步、定义模块第二步、注册模块第三步、配置结构第四步、使用结语 引言YOLOV5是一个速度和精度表现都非常优秀的目标检测算法，但我们在使用过程中有自己各种各样的需求，官方原本的代码可能不能满足我们需要，比如检测小目标，我们就需要使用对小目标检测效果好的Backbone，或者想要移植到嵌入设备上，我们就需要轻量化的Backbone。因此
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2024-06-05 11:39:38
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1. 修改网络结构----以yolov8 的C2F为例借鉴的代码：http://github.com/ultralytics/ultralytics修改顺序：1）models/commons.py ------------ 加入新增网络结构打开models，复制里面的c2f模块，到yolov5的common.py里面。class C2f(nn.Module):
# CSP Bottlene
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2024-08-27 22:05:39
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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
该笔记本是由Ultralytics LLC编写的，可根据以下内容免费进行重新分发：GPL-3.0 license. 欲了解更多信息，请访问 https://github.com/ultralytics/yolov5 和 https://www.ultralytics.com.原文：Google Colab - YOLOv5 Tutorial设置克隆存储库，安装依赖项并检查PyTorch和GPU。!
Yolov3详解1.模型结构2.Yolo_v3损失函数3.IoU算法4.Yolo_v3的边框预测公式5.边框选择算法 1.模型结构模型图： Darknet-53结构图： Yolo_v3卷积模型结构：2.Yolo_v3损失函数3.IoU算法IoU算法计算的是bounding box和ground truth box的交集和并集之间的比值，如图所示： bounding box与ground
Pytorch | yolov3代码详解二utils.py utils.pyfrom __future__ import division
import math
import time
import tqdm
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import
目录1. 仅输出指定类别的检测结果2. 裁剪出目标3. 添加目标置信度4. 批量测试图片并保存至指定文件夹5. 保存视频检测结果6. 修改模型保存频率7. 保存训练日志，参数可视化1. 仅输出指定类别的检测结果coco模型，只输出人、车或其他指定类别的检测结果这个比较简单，只需要在打印框、输出框信息的时候加个判断即可。修改src/image.c中的draw_detection函数int left
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2024-10-31 19:55:00
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我爱计算机视觉报道| 公众号 aicvml来自法国 Capgemini Invent 公司的高级数据科学家 Ahmed BESBES 三个月前参加了一个其公司内部的比赛：使用机器学习方法帮助海洋科学家更好的识别鲸鱼，根据鲸尾页突的外观作为主要特征。比赛要求对于每一幅测试图像模型要给出最相似的前20幅图像，这不是一个简单的分类任务而是相似检索任务。 最终，Ahmed获得了第
Bag of Specials (BoS) for backboneMish ActivationCross-stage partial connections (CSP), andMulti-input weighted residual connections (MiWRC)Mish activation我们假设激活函数是（如下图）对于一元或二元运算符有不同的候选函数(如余弦函数)。我们可以根
目录1 Yolov5四种网络模型1.1 Yolov5网络结构图1.2 网络结构可视化1.2.1 Yolov5s网络结构1.2.2 Yolov5m网络结构1.2.3 Yolov5l网络结构1.2.4 Yolov5x网络结构2 核心基础内容2.1 Yolov3&Yolov4网络结构图2.1.1 Yolov3网络结构图2.1.2 Yolov4网络结构图2.2 Yolov5核心基础内容2.2.1
一、YOLOV3相比上个版本有哪些改进策略？答：1、加入了FPN结构 2、使用残差结构，这样可以构建更深的网络结构，由darknet19变成darknet53.二、如何理解anchor boxes的作用？答：1、关于anchor box最早是在faster-rcnn中出现，最早的目标检测都要金字塔多尺度+遍历滑窗的方式，逐尺度逐位置判断"这个尺度的这个位置处有没有认识的目标"，非常笨重耗时。fas
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2024-05-30 21:57:46
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摘要 据说有大量的特征可以提高卷积神经网络(CNN)的准确性。需要在大数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并对结果进行理论验证。有些特征专门针对某些模型和某些问题，或者只针对小规模数据集;而一些特性，如批处理标准化和剩余连接，适用于大多数模型、任务和数据集。我们假设这些通用特征包括加权剩余连接(WRC)，跨阶段部分连接(CS
前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，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YOLOv5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。解决问题：YOLOv5主干特征提取网络采用C3结构，带来较大的
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2024-05-29 11:37:00
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Yolo原理Yolo首先会将图片分成n*n个网格，每个网格负责干两件事，预测目标框与目标类别。预测目标框时，每个网格会预测3个目标框，通过置信值筛去。如果目标中心没在预测目标框内，直接为0，如果在的话在计算iou最后得到置信值，可借鉴公式Pr(Classi∣Object)∗Pr(Object)∗IOUpredtruth=Pr(Classi)∗IOUpredtruthIoU，为预测框与真实框（打标签
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2024-10-20 06:33:03
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【实验记录】yolov5的一些改进tricks总结1.在yolov5上增加小目标检测层2.在yolov5上增加注意力机制 CBAM SElayer … 3.考虑在yolov5中加入旋转角度的目标检测机制。 reference： [1]https://zhuanlan.zhihu.com/p/358441134 [2]https://github.com/onehahaha756/yolov5_ro
