目录1、什么是YOLOV42、YOLOV4结构解析 2.1、主干特征提取网络Backbone3、特征金字塔4、YoloHead利用获得到的特征进行预测5、预测结果的解码6、在原图上进行绘制7、YOLOV4的训练 7.1、YOLOV4的改进训练技巧 &
YOLOV3一、定义一个残差结构# 残差结构
# 利用一个1x1卷积下降通道数，然后利用一个3x3卷积提取特征并且上升通道数
# 最后接上一个残差边
#---------------------------------------------------------------------#
class BasicBlock(nn.Module):
def __init__(s
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2024-10-31 14:58:15
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项目：基于yolov5的舰船检测+pycharm+机器学习+图像检测项目将深度学习的方法引入海洋目标的检测，利用深度神经网络模型强大的学习能力和模型通用性，来实现准确、可靠和快速的目标自动检测和识别，为海洋领域里不同目标的检测、定位和识别等多种应用需求提供技术支持，她对航海运输、海上搜救等都有实际意义。· SAR图像特点 · 应用举例：AIS(Automatic Identification Sy
# 如何在PyTorch中实现YOLOv8
本文旨在指导初学者如何在PyTorch框架中实现YOLOv8。我们将通过分步流程，提供必要的代码和详细注释，帮助你理解每一步的实现。请跟随我们提供的步骤及代码，在自己的环境中成功实现YOLOv8。
## 项目实施步骤
下面是实现YOLOv8的主要步骤：
| 步骤 | 描述 | 子任务
实现方法整体上，v2对v1的问题进行了优化，通过多个方面进行改进Batch Normalization mAP提升2.4%V2版本舍弃Dropout，卷积后全部加入BatchNormalization网络的每一层的输入都做了归一化，收敛相对更容易通俗来讲，就是对每一层加上干预，使其向我们希望的方面预测批归一化有助于解决反向传播过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，降低对一些超参数（比如学习率、网络参数的
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2024-09-10 19:55:50
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yolov8系列[四]-yolov8模型部署jetson平台 jetson平台  
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2024-04-15 10:11:18
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以下的全部内容都是构建yolov3_spp模型 另外下面的所有的内容都是按照代码执行的顺序进行讲解的 在网络搭建之前大家应该已经准备好了自己的数据集，并将数据集转换为yolo的格式项目全部代码已上传至GitHub: yolov3-spp-annotations. 目录标题一、生成模型对应的cfg文件二、网络初始化2.1、解析cfg文件2.2、初始化各层结构2.3、获取所有YOLOLayer三、f
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2024-10-26 08:12:54
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# YOLOv8 Python部署指南
YOLO（You Only Look Once）系列算法是计算机视觉领域中最流行的实时目标检测模型之一。YOLOv8是其最新版本，具备更高的准确性和更快的推理速度。本文将介绍如何在Python中部署YOLOv8，并提供相应的代码示例，帮助你快速上手。
## 1. 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境已经准备好。首先，你需要安装Python和一些必需的
在Kubernetes (K8S) 环境中部署 YOLOv8 TensorRT 模型是一个常见的任务，这可以提高模型的性能和效率。下面我将分享一个简单的步骤指南，以便帮助你成功实现 "yolov8 tensorrt部署"。
### 步骤指南
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤 1 | 准备 TensorRT 环境 |
| 步骤 2 | 将 YOLOv8 模型转换为
原创
2024-05-08 10:15:44
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前言YOLOX是前段时间旷视开源的一个目标检测算法，据说效果很好，这两天有空了就准备研究一下，看了论文感觉里面干货还是很多的，等后面再仔细研究研究。从论文放出的结果来看，YOLOX在速度和精度上应该是全面超过了之前的YOLO系列算法的。比较良心的是，作者不仅开源了代码和模型，还放出了TensorRT、OpenVINO、NCNN等框架下的模型部署示例代码，可谓是工程人的福音。看了TensorRT版本
源码文件说明 数据集准备①VOC数据集（此次代码学习用的就是VOC）PASCAL VOC挑战赛是一个世界级的计算机视觉挑战赛，在VOC数据集中，我们将目标区分为20个类别，我上传的目标检测库和语义分割库（新版）的训练集格式均为VOC数据集格式。对于目标检测来讲，VOC数据集有几种划分格式：07+12：使用 VOC07 和 VOC12 的 train+val（共16551）&n
我的环境：1.语言：python3.72.编译器：pycharm一、准备数据目录结构展示：yolov5-master paper_data(自己创建的文件夹，数据存放到这里) Annotations(放置.xml文件)
# YOLOv5 ? by Ultralytics, GPL-3.0 license
"""
Run YOLOv5 detection inference on images, videos, directories, globs, YouTube, webcam, streams, etc.
Usage - sources:
$ python detect.py --weights y
而本文将聚焦于Neck侧的分享，希望能让江湖中的英雄豪杰获益，也希望大家提出宝贵的建议与观点，让这个栏目更加繁荣。 
