YOLO模型介绍目录[隐藏]1简介2核心思想3YOLO代价函数4网络实现4.1标签定义4.2网络定义5网络训练6网络预测简介YOLO为一种新的目标检测方法，该方法的特点是实现快速检测的同时还达到较高的准确率。作者将目标检测任务看作目标区域预测和类别预测的回归问题。该方法采用单个神经网络直接预测物品边界和类别概率，实现端到端的物品检测。同时，该方法检测速非常快，基础版可以达到45帧/s的实时检测；F
**********************cfg文件，总体上，重点参数说明**********************batch: 每一次迭代送到网络的图片数量，也叫批数量。增大这个可以让网络在较少的迭代次数内完成一个epoch。在固定最大迭代次数的前提下，增加batch会延长训练时间，但会更好的寻找到梯度下降的方向。如果你显存够大，可以适当增大这个值来提高内存利用率。这个值是需要大家不断尝试选
YOLOAir：面向小白的目标检测库，更快更方便更完整的YOLO库模型多样化：基于不同网络模块构建不同检测网络模型。模块组件化：帮助用户自定义快速组合Backbone、Neck、Head，使得网络模型多样化，助力科研改进检测算法、模型改进，网络排列组合，构建强大的网络模型。统一模型代码框架、统一应用方式、统一调参、统一改进、易于模块组合、构建更强大的网络模型：内置YOLOv5、YOLOv7、YOL
文章目录yolo配置文件以及训练时各参数的含义 yolo配置文件以及训练时各参数的含义[net]
# Testing ### 测试模式
# Training ### 训练模式
# batch=64
# subdivisions=16
-------------------------------------
前言本次是2024.0429最新更新。YOLOv8经过一年的沉淀，也已经逐渐成熟。YOLOv8论文还没出，猜测U神团队没打算写论文。目前最新的论文是YOLOv9，但v9需要的算力太高了，普通人还是抱以欣赏态度吧。代码下载目前最新版本的YOLOv8公开版是8.2.0版本 官方Github下载地址：https://github.com/ultralytics/ultralyticsYOLOv8结构图图
转载
2024-07-18 08:47:04
471阅读
目录前言一.模型解读二.模型训练1.数据收集与转换1.1数据收集1.2数据转换2.配置3.开始训练三.YOLOV5模型转换四.deepsort模型转换五.整体模型运行 前言 下面是相关的项目链接地址：yolov5: Yolov5_DeepSort_Pytorch: tensorrtx: deepsort_tensorrt: yolov5-deepsort-tensorrt: 一.模型解读yol
序：想要真正准确的的自动标注，的确不太现实，都能准确的自动标注了，还训练模型干嘛！所以本文所写方法是小量数据集预训练模型后，自动打标最后微调。 （上图是我的文件夹格式，将自己预训练后的模型放到指定位置）代码包含调用yolo模型。废话不多说！# coding=utf-8
'''
author : Helen
date : 2020-11-12 16:15
'''
转载
2024-04-01 22:23:38
328阅读
前言继美团发布YOLOV6之后，YOLO系列原作者也发布了YOLOV7。YOLOV7主要的贡献在于：1.模型重参数化YOLOV7将模型重参数化引入到网络架构中，重参数化这一思想最早出现于REPVGG中。2.标签分配策略YOLOV7的标签分配策略采用的是YOLOV5的跨网格搜索，以及YOLOX的匹配策略。3.ELAN高效网络架构YOLOV7中提出的一个新的网络架构，以高效为主。4.带辅助头的训练YO
之前系列博客中，各类深度学习的框架，一些新东西的接触都是从官网去接触的，好的东西必然有详尽的资料去阐述，很多都是外文网站，老外讲一些东西不是那么抽象，逻辑也很清楚，能理解的更为透彻，也可以去看看一些帖子，看看和自己的实现是不是差不多。对于各类算法，主要还是要去读读原作者的paper，理解不清楚的看看一些帖子，效果会更好。深度学习在目标检测领域有很多的算法了，博主会有系列博客来记录，下面浅谈下博主的
文章目录一，概述二，yolov2:better2.1，Batch Normalization（批归一化）2.2，High Resolution Classifier（分类网络高分辨率预训练）2.3，Convolutional With Anchor Boxes（Anchor Box替换全连接层）2.4， Dimension Clusters（Anchor Box的宽高由聚类产生）2.5，Dire
CodeForces 327A题意：有n个数，都是0或1，然后必须执行一次操作，翻转一个区间，里面的数0变1，1变0，求最多1的数量思路：最开始我写的最大字段和，后面好像写搓了，然后我又改成暴力，因为这个范围只有100，写n^3都没事，所以我们第一层枚举左区间，第二层枚举右区间，然后我们第三层记录左边1的数量，中间的0的数量，右边的1的数量即可 #include<cstdio>
训练结果目录目标检测性能指标检测精度检测速度Precision，Recall，F1 score前传耗时IoU（Intersection over Union）每秒帧数 FPS（Frames Per Sencond）P-R curve浮点运算量（FLOPS）AP、mAP检测速度前传耗时(ms)：从输入一张图像到输出最终结果所消耗的时间，包括前处理耗时(如图像归一化)、网络前传耗时、后处理耗时(如非极
what在目标检测和实例分割两个领域，我们使用随机初始化方法训练的模型，在 COCO 数据集上取得了非常鲁棒的结果。其结果并不比使用了 ImageNet 预训练的方法差，即使那些方法使用了 MaskR-CNN 系列基准的超参数。在以下三种情况，得到的结果仍然没有降低：
仅使用 10％ 的训练数据；使用更深和更宽的模型使用多个任务和指标。ImageNet 预训练模型并非必须，ImageNet
转载
2024-07-03 22:00:23
212阅读
YOLOv5 的预训练权重是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它代表了 Ultralytics对未来视觉AI方法的公开研究，其中包含了在数千小时的研究和开发中所获得的经验和最佳实践。大多数情况下，无需更改模型或训练设置即可获得良好的结果，前提是数据集足够大且标记良好。如果一开始没有得到好的结果，你可以采取一些步骤来改进，但我们始终建议用户在考虑任何更改之前先使用所有默
转载
2024-03-19 13:02:06
314阅读
前言长期做预训练的小伙伴，可以关注一下这个技术点即adapter，最近关于这方面的工作还挺多的，其是这样一个背景：在不遗忘以前学到知识前提下，怎么向大模型中持续性注入知识。今天就给大家带来两篇最新的相关工作，开拓一下思路～，感兴趣的小伙伴可以去查更多相关的paper。当然了该想法也不是特别新鲜，之前已经有很多类似的想法工作了，所以大家在看的时候一方面是学习一下其设计的思路，另一方面更重要的是学习其
转载
2024-08-20 10:39:03
41阅读
论文作者 | Barret Zoph，Golnaz Ghiasi ，Tsung-Yi Lin 等 编译 | 吴少杰 编辑 | 蔡芳芳 在计算机视觉领域，预训练对下游分类和目标检测等任务效果都有很大的提升。近期，谷歌大脑团队(Google Brain)通过实验证实，自我训练对分类和目标检测等下游任务，效果有很大提升。本文是 AI 前线第 111 篇论文导读，我们将对这项研究工作进行详细解读。
转载
2024-05-22 22:49:47
58阅读
一、回顾YOLOV1和YOLOV2的骨干网络 在YOLOV1中，输入数据为448x448x3，经过骨干网络后，最后输出7x7x30大小的矩阵。表示为一个输入图片被划分为7x7的网格，每一个网格输出2个BBOX，每一个BBOX有4个位置参数，1个置信度参数，每一个网格还有20个标签分类概率。故总的大小为7x7x(2x5+20)。在YOLOV2中，输入数据为416x416x3，通过Darknet-19
转载
2024-10-16 14:20:44
84阅读
对比学习中，预训练与微调？1.对比学习如何利用ImageNet进行预训练的？对比学习通常利用ImageNet数据集进行预训练。具体来说，如下所示：创建一个大规模的模型： 通常使用卷积神经网络（CNN）架构。定义对比任务： 例如图像对称性判别，图像相似度评估等。准备训练数据： 选择ImageNet数据集中的一些样本作为对比任务的训练数据。训练模型： 利用损失函数，训练模型来解决对比任务。使用预训练权
转载
2024-05-06 22:14:59
64阅读
直接加载时以上问题都会导致报错，下面的代码可以实现正确加载，只加载网络层名称和权重形状一致的层，不一致时保留目标网络的。import torch
from typing import OrderedDict
def load\_pretrained(dict1: OrderedDict, dict2: OrderedDict):
"""
加载预训练权重，键（网络层名）或值（网络权重）
转载
2024-08-06 13:09:52
242阅读
一、下载Yolov7代码下载后源码的目录结构如图所示：1、cfg文件夹 ./cfg/training 文件夹中保存了训练时需要的参数，yolov7共提供了7个版本的参数值2、data文件夹 ./data文件夹中保存了训练时需要的文件索引信息3、train.py 和 train_aux.pyyolov7提供了两种训练文件，如果需要使用较大的预训练权重则需要选择使用tr
转载
2024-08-06 18:27:46
338阅读
