YOLOv5-6.0版本的Backbone主要分为Conv模块、CSPDarkNet53（C3）和SPPF模块。一、yolov5CSPNet被提出的主要目的是为了保证在模型检测和识别精度没有下降的情况下，减少计算量，提高推理速度。它的主要思想是通过分割梯度流，使梯度流通过不同的网络路径传播。通过拼接和过渡等操作，从而实现更丰富的梯度组合信息。CSP组件 （5.0版本） C3组件 （6.
YOLO v4 论文：https://arxiv.org/abs/2004.10934YOLO v4 开源代码：https://github.com/AlexeyAB/darknet那么，YOLOv4 性能如何呢？在相关论文中，研究者对比了 YOLOv4 和当前最优目标检测器，发现 YOLOv4 在取得与 EfficientDet 同等性能的情况下，速度是 EfficientDet 的二倍！此外，
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2024-04-06 10:15:43
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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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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
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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YOLOv4YOLOv4的三大贡献：设计了强大而高效的检测模型，任何人都可以用 1080Ti 和 2080Ti训练这个超快而精准的模型。验证了很多近几年 SOTA 的深度学习目标检测训练技巧。修改了很多 SOTA 的方法， 让它们对单GPU训练更加高效，例如 CmBN，PAN，SAM等。作者总结了近几年的单阶段和双阶段的目标检测算法以及技巧，并用一个图概括了单阶段和双阶段目标检测网络的差别，two
前言四天时间，前前后后环境搭建重复了四次。摸索过来，摸索过去，其实并不复杂。但作为小白在整个过程中还是跌跌撞撞遇到很多问题，所幸都顺利得以解决。为了方便之后再次查阅，同时为其他小伙伴提供帮助，避免走冤枉路，特此来总结下四天来整个yolov5环境搭建的经验。话不多说，上干货！正文本文搭建的yolov5环境为：GPU，pytorch=1.10.1，torchvision==0.11.2 ，torcha
YOLOv4在速度和准确率上都十分优异，作者使用了大量的trick，论文也写得很扎实，在工程还是学术上都有十分重要的意义，既可以学习如何调参，也可以了解目标检测的trick。 论文: YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.10934论文代码：https://gi
YOLOv5（You Only Look Once, version 5）是一个流行的目标检测模型，以其速度快、准确率高而受到广泛关注。本文将详细解析YOLOv5的原理，并深入解读其Pytorch源码，带你领略这一模型的技术魅力。 一、YOLOv5原理分析 YOLOv5的目标检测过程主要包括以下几个步骤：图像预处理：将输入图像进行归一化处理，使其满足模型要求。特征提取：通过卷积神经网络提取图像特征
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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前言上期我们已经完成了环境的搭建，以及环境的检测。我们接着在上期的基础上进行训练模型。一、数据集的获取点击这个链接，先下载数据集（提取码: 485q）。这里取的是猫猫图片前121张，名字是cat.0.jpg到cat.120.jpg。复制到项目文件夹yolov5-master\own_datas\images\train文件夹下作为训练集。另外再新建出来yolov5-master\own_datas
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2024-08-09 08:28:15
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YOLOv5配置过程详解测试结果展示：目录〇、相关项简介一、CUDA&cuDNN（一）Windows1.官网下载CUDA2.官网下载cuDNN3.安装CUDA3.1temp_path(默认就好)3.2自定义选项3.3选择安装位置(建议默认)3.4安装结果：3.5 在系统中添加五个环境变量3.6 在系统变量 Path 的末尾添加环境变量3.6.1添加3.6.2添加另外五个
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2024-08-05 12:38:05
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目录1.准备环境2.安装所需软件包安装Pytorch安装其他所需包 方式一方式二1：换源2：可用软件包3：.whl .gz3.运行运行方式（三种） （一）：终端运行（二）：pycharm 终端运行 （三）：调参后运行Yolov5可视化UI界面拓展1.准备环境Anaconda搭建环境，pycharm代码运行Anaconda下载地址：https://www.an
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2024-05-16 20:34:19
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前言最近服务器到了，A6000是真的顶，又面临了配置环境的问题，还记得刚开始学习的时候，一直搞不懂这其中的关系，之前也只是配置过window的GPU版本，而没有配置过ubuntu版本，这回也在ubuntu上成功配置了YoloV5环境，现在总结一下。这里只是简易总结版，详细的可以去看下这个yolov5环境配置(ubuntu)不过大同小异，重要的是步骤以及每一步做什么。第一步：显卡驱动这个是配置环境的
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2024-03-20 19:32:27
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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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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
使用NCNN在华为M5平板部署Yolov5一、NCNN二、下载解压NCNN三、下载ncnn-android-yolov5工程四、下载Android Studio[前提已经配置了jdk版本]1、安装NDK、Cmske，这个必须要安装，2、安装Android五、构建工程六、修改源码七、重新ysnc project八、安装APP到终端九、把模型生成APK十、APK位置 一、NCNNNCNN是一个腾讯开
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2024-06-27 10:44:24
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根据我自身的成功部署经验进行了总结，首先希望可以帮助到有需要的朋友们。一、前期准备：1.硬件准备：Jetson Xavier NX开发板（带128g内存条的EMMC版）、跳线帽（杜邦线）、microUSB转USB数据线、电源线、独立屏幕及配套硬件。2.软件准备：Ubuntu虚拟机/双系统、NVIDIA SDK MANAGER。下载地址：SDK Manager | NVIDIA Developer在
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2024-08-30 16:42:15
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YOLOv5训练及使用（基础详细版）采集数据集1.标注数据 按照https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data的步骤操作，标注标签时，使用makesense.ai（网页直接搜索）整个目录下的所有图片全部选中后上传，如下图所示：然后增加要识别的标签然后点击start project。也可以先点击start project，然后
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2024-05-14 19:16:23
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Win7/10/Centos7各平台下YOLOv3目标检测CPU+GPU的实现最近由于项目原因接触到机器视觉方面的知识，在这做个有关使用YOLOv3目标检测实操笔记
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2024-08-30 14:12:04
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