yolov5 （Macre）目录 文章目录yolov5 （Macre）一、yolov5介绍1 四种网络模型2 yolov5 输入结构2.1 **Mosaic数据增强**2.2 **自适应锚框计算**2.3 **自适应图片缩放**3 Backbone 主干网3.1 **Focus结构**3.2 **CSP结构**4 Neck5 输出端5.1 **Bounding box损失函数**5.2 **nms
1、下载工程两种方式：1.1 通过git克隆 git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git1.2 到GitHub上直接下载 有时候服务器上内网限制，克隆不下来，不知道原因是啥，有可能是公司内网限制了，本人通过这种方式下载的工程
warning该流程仅供内部使用，外部人士使用可能会报很多很多错误！步骤先清除backup文件夹中老的权重文件：将标定好图片以及annotation .txt文件拷贝到obj文件夹，一一对应，路径build/darknet/x64/data/obj，如：修改train.txt和test.txt文件，路径需与我们的图片以及标注路径一致： 详细步骤： 1）新建Exel表格，在第一个单元格输入第一张图片
目录前言问题1-YOLOv5运行环境——pycocotools ＞= 2.0 安装失败问题2-自制数据集训练精度非常低问题3-AttributeError: Cant get attribute SPPF on module models.common问题4-[WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作问题5-AssertionError: Image Not Found D:\Py
YOLOv3调试心得前言一、制作自己的数据集（VOC数据集方式）1、新建文件夹：2、关于辅助工具和几个.py的使用二、训练2.1 参数说明2.1.1 图像尺寸img_size2.2 参数更改2.2.1 类别数目（必须修改）2.2.2 batch_size、epoches、三、YOLO层解析3.0 说明3.1 数据处理3.1.1 相对于gride cell的坐标（比例系数）3.1.2 featur
yolo v1的笔记&简单理解 1、模型训练过程 v1的损失函数如下图，（关于grid cell和bounding box现在可能不太理解，看了后文再回来看应该就可以理解了） 每个grid cell有2个bounding box，从2个中选一个检测物体。损失函数由5部分组成，前两部分是负责检测物体吧boundind box的位置误差（中心点和宽高），中间两部分为两个b
工程框架：在YOLOv1理论篇中我们简要介绍了YOLO的基本原理，本篇从代码角度进一步给出解析。工程结构如下： config作为参数文件用于保存训练参数、测试参数、模型参数、路径参数等信息;dataset/tfrecord用于xml数据和标签的解析以及TF格式文件的制作;network用于网络模型的搭建;loss_utils用于损失函数相关计算;process_utils用于后处理及可
YOLOv8依旧是Ultralytics的巨作，这是备受赞誉的实时对象检测和图像分割模型的最新版本。 YOLOv8 建立在深度学习和计算机视觉的前沿进步之上，在速度和准确性方面提供无与伦比的性能。 其流线型设计使其适用于各种应用程序，并可轻松适应从边缘设备到云 API 的不同硬件平台。yolov8的推理速度对比如下，极大的提高了训练速度。1、安装：官方提供了两种形式的安装方法，这里如果只是玩玩的话
这是在YOLOv8的官方仓库上直接配置和训练yolov5的全过程。Github地址:https://github.com/isLinXu/YOLOv8_Efficien
环境配置见（linux）yolov5/v3-pytorch目标检测1：环境配置gpu+anaconda+pycham+ RTX2080ti 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。原始图像文件和xml 已经有jpg图像文件(JPEGImages)和对应的xml标注文件(Annotations)和数据集文件分布转换为yolo格式代码如下 3.
1.下载代码yolov5 2.搭建环境 首先安装cuda 推荐安装10.2 以及对应的cudnn（可选择8.3.2）版本（30系显卡要安装11以上）cuda官网链接 这部分就不赘述了 网上很多教程 然后使用 anaconda 创建虚拟环境 python =3.8 或者3.7都行conda create -n yolov5 python=3.8然后激活 环境conda activate yolov5
YOLO：you only look once中参数和函数说明 1、画出的Box：为包围物体的ground truth。 2、lable标签
：box的位置，w,h是为box的宽度和高度是图片的宽度，高度的比值。在生成的lable中是这样的 第一列是类别信息，0、1、2表示你的三个类别，第二列和第三列是x、y的坐标，第四和五列就是上述的w，h. 3、训练时候利用如下命令： .
笔者在前面几篇文章中详细介绍了用于YOLO模型训练所需要的资源准备、标签标注等工作。现在笔者就来向大家介绍依托yoloV8使用相关的标签素材做训练的具体方法和步骤。为了开展训练，我们需要使用GPU资源，在python环境中提前安装好英伟达显卡对应版本的CUDA和用于开展模型训练的torch，这样才能调用GPU资源。总体而言，CUDA的torch的安装是比较复杂的，需要充分结合现有的硬件条件做适配，
1、源码获取点击master，点击Tags，选中v6.1选中Code，选中Download ZIP下载 将文件下载至本地，然后解压到自己的工作文件夹。2、环境配置默认已经安装好pytorch，且配置好了GPU环境，或CPU版本（CPU跑图像不如GPU）接下来安装yolov5所需要的包此前建议先配置好源，一般在安装anaconda时已经配置好了， 若未配置，参考下面文章。接下来，
YOLOv5的使用1.如何用yolov5已有的权重进行检测在detcet.py中进行参数设置 weights中选用yolov5s.pt/yolov5m.pt/yolov5l.pt/yolov5x.pt source中设为需要检测的文件路径，设置为‘0’，则为检测摄像头内的视频def parse_opt():
parser = argparse.ArgumentParser()
pa
YOLOV8中文显示问题跑了以一个YOLOV8具体的实例，并解决这个问题，我上传到了b站，链接如下： 【租界GPU服务器进行YOLOV8目标检测并解决中文报错问题】https://www.bilibili.com/video/BV1Pg4y1M72U?vd_source=7f1982c56a437c7b00c3695687b7086d问题引出： 最近再跑YOLOV8项目，跑到这份数据集的类名是中文
首先给一个模型优化网址 《深度学习之模型优化—理论实践篇》 在看这篇文章的时候《目标检测那点儿事——快到飞起的YOLO-V1》，作者写到：YOLO-V1的训练也包括面向分类的预训练与面向目标检测的参数微调两个环节。在预训练阶段，YOLO-V1使用的训练数据集也是1000类IMAGENET数据集，使用网络结构上文介绍的目标检测网络有所不同：只采用了前20个卷积层，这些卷积层之后为一个平均池化层和一个
例如，如果您有一个小数据集，您可能希望使用更高的百分比进行训练，而如果您有一个大数据集，您可以使用较小的百分比进
实验环境：Ubuntu 18.4.0.1文本编辑器：Vscodeyolo官网上，调用主函数的命令如下：./darknet detect cfg/yolov3.cfg cfg/yolov3.weights data/person.jpg可以看出输入的参数分别是（他们都是以字符串形式输入的）：0：./darknet 1：detect 2：cfg/yolov3.cfg
