下列代码均在pytorch1.4版本中测试过，确认正确无误。前言经过前面的base model系列ImageNet训练实践，笔者终于要开始学习目标检测了。目标检测这块的细节特别多，而这些细节在论文中通常不会提及（往往是继承以往的目标检测器的做法），因此只有在代码中才能更好的了解这些细节。学习的最好方法就是自己实现一个目标检测器。在本系列中，笔者将从零开始实现单阶段目标检测器Retin
2.yolov5代码的训练和转换（1）使用yolov5对数据集进行训练得到pt（2）.torchscript.pt版本模型导出（C++可以对该权重进行加载），通过如下python代码将yolov5训练得到的pt文件转换为torchscript.pt： """Exports a YOLOv5 *.pt model to ONNX and TorchScript formats
Usag
文 ? 数据准备 COCO数据集下载 COCO数据集txt
原创
2023-06-18 17:35:32
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一.提前准备工作1.利用labelimg软件给收集到的图片打标签（具体步骤网上都有）2.下载好yolov5（v6.1）源码（下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5），用pycharm打开。在项目目录下新建了一个train文件夹，train里面创建JPEGimages和Annotations两个文件夹JPEGimages：用以存放我们收集好的需要打标签的
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2024-08-14 20:20:54
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注：本文只是记录笔者使用yolov5训练自己的数据集的实现过程，不讲原理，如果想学原理请移步点击量比较高的大佬博客，笔者只是大二本科生，如有问题还请多多指教!一，什么是yolov5？“YOLO”是一个对象检测算法的名字，YOLO将对象检测重新定义为一个回归问题。它将单个卷积神经网络(CNN)应用于整个图像，将图像分成网格，并预测每个网格的类概率和边界框。YOLO非常快。由于检测问题是一个回归问题，
1.多尺度feature map输入图像经过Darknet-53后得到三个分支，并经过upsampling、concat等操作得到 [13, 13, 255]、[26, 26, 255] 和 [52, 52, 255]三尺度的feature map。其中255=3x（1+4+80)(3—每个grid cell有三个anchor，即每个grid cell最多预测三个物体，1—置信度，4—位置坐标，t
文章目录前言修改yaml文件（以yolov5s为例）只修改一处将Concat全部换成BiFPN_Add打印模型参数修改common.py修改yolo.py修改train.py1. 向优化器中添加BiFPN的权重参数2. 查看BiFPN_Add层参数更新情况References 前言在之前的这篇博客中，简要介绍了BiFPN的原理，以及YOLOv5作者如何结合BiFPN：【魔改YOLOv5-6.x（
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2024-04-25 13:07:22
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图中最左侧一列的1、2、8、8、4数字表示有多少个重复的残差组件，每个残差组件有两个卷积层和一个快捷链路；不断进行下采样的过程中，输入图片的高和宽不断被压缩，通道数不断被扩张；->从而可以获得一堆的特征层，可以表示注入进来的图片的特征：52，52，256 52×52×75 ->52×52×3×25（20+1+4）26，26，512 会和13×13×1024特征层上采样后的结
坐标转换,iou计算,权重加载,图片显示一、坐标转换1、分析2、实现# =====================================坐标值转化函数==========================================================
# 定义函数：将中心点、高、宽坐标 转化为[x0, y0, x1, y1]坐标形式
# 将anchor的中心点坐标表示形式
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2024-09-24 15:10:27
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这篇博文介绍一下YOLOv5自带的一个生成标签的方式，前提是有一个已经训练好的权重！！ 1、权重可以来自官方提供的，比如v5的权重包含80类别，如果包含了你要训练的类别，就可以用官方权重去打标签；2、或者你的数据集打好一部分标签，自己先训练出一个权重，用训练出的权重去检测剩下的图片，生成标签文件等等。目录1、利用现有的权重去检测图片，得到标签文
yolov5 代码脚本解析1. train.py因为本人太菜了，所以此处就通过一行行debug，然后先记录整个运行逻辑，然后后面再一点点增补每个trick的原理。def main(opt):
setlogging(RANK)
if RANK in [-1,0]:
print(colorstr('train: ')+', '.join(f'{k}={v}' for k,v in vars(o
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2024-10-13 19:44:07
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YOLOv3的配置文件，其中需要注意的是数据增强的方式，有两个，一个是 角度旋转+饱和度+曝光量+色调，外加jitter，随即调整宽高比的范围。之后需要注意的就是 3个尺度的box的mask。后续要知道他们是怎么整合起来的[net]
# Testing
# batch=1
# subdivisions=1
# Training
batch=64 #训练样本样本数
subdivisions=16
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2024-09-26 17:08:17
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后期要用yolov3做物体检测，所以想要先试试用官网权重文件，训练TensorFlow + Keras + YOLO V3。然后输入一张随便图像，试试效果。弄了大半天，问了好几次学长查了超多博客。。。1、下载TensorFlow + Keras + YOLO V3代码（keras-yolo3文件夹）https://github.com/qqwweee/keras-yolo32、下载yoloV3权重
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2024-02-29 14:19:50
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Opencv、dnn部署自己的Yolov5模型记录一、环境配置1.opencv == 4.5.1+dnn模块
2.pytorch == 1.8
3.ubuntu18.04二、代码来源1.https://github.com/hpc203/yolov5-dnn-cpp-python-v2 2.https://github.com/ultralytics/yolov5 注：选用第四版。一定是第4版
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2024-05-22 15:02:34
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1.实战部分1.1 具体操作其实和之前的deepsort没差到github上下载Yolov5_StrongSORT_OSNet下载对应的yolov5去替代原文件中yolov5下载yolov5权重（可以自动下载）和ReID权重（可能要）放到weight里面 ReID权重有点神秘，给的是需要才能下载的，下载之后发现是pth，好像是会格式不对应默认的osnet_x0_25_msmt17.pt也给到你们：
一，准备数据集1.1 挑选照片 公主做的是缺陷检测方向，没有好办法，只能靠人眼，公主试过用阈值分割法来挑选，但是！如果阈值分割法能准确分离缺陷，就不用用yolo了不是？特别是灰度相近，而且每张照片灰度都不同，背景与缺陷灰度对比度很接近，比如左图中的硌伤~特别是背景有噪声的时候如右图，阈值分割法就直接躺平了~ &nbs
第一步：安装darknetdarknet的源码说明中也已经简单介绍了如何利用数据集训练网络第二步：制作VOC格式数据集网上搜集自己需要的数据集，或自己拍摄相关视频，然后提取帧图片大部分的网络公开数据集已经附带有标注好的xml文件推荐交通领域公开数据集（包含无人驾驶、交通标志、车辆检测三大类）链接如下：【智能交通数据集】一文道尽智能交通领域数据集合集（一） - 飞桨AI Studio - 人工智能学
一、下载yolov5https://github.com/ultralytics/yolov5git clone也可以，下载压缩包解压缩也可以 得到我们的yolov5文件夹二、准备我们的权重文件和数据集在D:\jestonnano\yolov5\data\scripts下有相应下载的文件，运行即可下载 或者在网上下载相应的coco128.zip数据集和yolov5权重将权重文件放在yolov5下，
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2024-04-17 08:02:45
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1 概况（1）效果越右上越好。在 MS COCO 数据集上获得了 43.5% 的 AP 值 (65.7% AP50)，在 Tesla V100 上实现了 ∼65 FPS 的实时速度。 在取得与 EfficientDet 同等性能的情况下，速度是 EfficientDet 的二倍！ 与 YOLOv3 相比，新版本的 AP 和 FPS 分别提高了 10% 和 12%。提出适合单GPU 训练一个快速准确
12.1 顶点缓存的逆袭12.1.1 引言 在计算机所描绘的3D 世界中，所有的物体模型（如树木，人物，山峦〉都是通过多边形网格来逼近表示的，这些多边形可以是三形，也可以是四边形。所以我们这样说，多边形网格是构成物体模型的基本单元。 下面我们先来看一组图片： 通过两幅图的对比我们可以明显地看到，这个可爱的萝莉模型其实是就是无数的三角形和四边
形网格构成的。首先我们用这些网格勾勒出了可爱萝莉的
