预测更准确（Better）1） Batch Normalization CNN在训练过程中网络每层输入的分布一直在改变, 会使训练过程难度加大，但可以通过normalize每层的输入解决这个问题。YOLO v2在每一个卷积层后添加batch normalization，通过这一方法，mAP获得了2%的提升。batch normalization
YOLOX系列二tools/demo.py代码详解 文章目录YOLOX系列二前言一、代码详解1.网络参数设置，pycharm直接运行demo.py1.# 获取图片（文件夹中所有图片）get_image_list(path)2.预测参数初始化Predictor(object)3.图片（帧）检测 inference(self, img)4. visual(self, output, img_info,
YOLOv5算法的部分笔记1. mosaic增强方法2.损失函数2.1正负样本匹配策略2.2 正样本个数的增加策略2.3 损失函数 yolov5还在快速度更新中，本文是以第三版为例所写，可能和最新的第四版有所出入，但变化应该不会很大。写此文主要是为了本人梳理yolov5知识点所用，若能帮助到他人，深感荣幸。本文内容主要来自笔者看yolov5代码、以下的知乎帖子，很多图、代码解析的内容都是从以下帖
YOLO算法思路分析YOLO如何进行物体检测1.总体流程 如下图，先将输个图像分为S*S窗格(grid cell)，每个窗格用来检测一个物体，这里说的检测一个物体是说中心落在该窗格的物体。每个grid cell 预测两个bounding box(实际上是B个，这里B=2)，这里说的bounding box 又是指以该窗向外延伸的bounding box,每一个box有5个参数来表示: x,y,w,
结构1.lt rb我觉得不是很合适 正确来说是lb rt 因为比较出来的都是左下和右上坐标比如前两个，都是max出来的 选两个box左下坐标中最大的， 后两个则是右上坐标中最小的 那也就形成了交集面积 但是代码中仍然是lt rb我也就直接这样说而算出lt和rb之后 算他们差可以算出高宽，只要没有交集 w或者h必定为负，可以画图验证一下后面就是普通的iou算法de
向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程在深度学习的训练中，强数据增强（strong data augmentation）通过对训练数据进行更大幅度的随机
它提供了多种常用深度学习模型（主要涵盖 目标检测、图像分割、分类 等）的 TensorRT 推理实现示例。这些示例可
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
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2024-02-28 09:06:07
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深度学习训练营之训练自己的数据集原文链接环境介绍准备好数据集划分数据集运行voc_train.py遇到问题完整代码创建new_data.yaml文件模型训练时遇到的报错模型训练结果可视化参考链接 环境介绍语言环境：Python3.9.13编译器：vscode深度学习环境：torch显卡:NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop GPU准备好数据集我这里采用的数据集是经典的目标
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2024-08-21 11:18:50
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【OREPA介绍】摘要结构重参数化在各种计算机视觉任务中引起了越来越多的关注。它旨在提高深度模型的性能，同时不引入任何推理时间成本。虽然在推理过程中效率很高，但这些模型在复杂的训练阶段中依赖于复杂的训练块来达到高准确性，导致额外的大量训练成本。本文介绍了在线卷积重参数化（OREPA），这是一个两阶段的流程，旨在通过将复杂的训练阶段块压缩为单个卷积来减少巨大的训练开销。为了实现这个目标，
【DynamicHead介绍】本文提出了一个检测头，在尺度感知、空间感知和任务感知应用了不同的注意力方法。其将FPN的输出拼接在一起，得到一个L*H*W*C的特征层（L=3，表示三个FPN输出），进一步表示为L*S*C的特征层。在尺度感知上，应用一个L维度的注意力机制（类似SENet）。在空间感知上，使用了DCN卷积进行稀疏采样，并设置了一个重要性因子对采样后的特征值进行加权。在任务感知上，使得d
写的比较明确，不是笼统的介绍，yolo 目标检测算法个人总结（yolov1） - 朱勇的文章 yolo v1在检测目标时，不同于之前RCNN系列的方法，是将检测对象的类别和位置同时进行预测，是一种回归问题。主要步骤为：卷积层进行图像特征提取；全连接层用于后续类别和目标位置的回归预测。具体预测方法：目标可能位于图像的不同局部区域，因此，作者首先将图像分割成S*S个栅格单元，并同时期望每一个
真是见鬼了，在网上搜了好久，都没有个直接能粘贴的源码，都是onnx部署的，我好不容易调通了libtorch的yolo11检测，想换个obb就不知道咋弄了，我这个部署教程写细一点，应该是。4.非极大抑制，主要是看IOU，这里的IOU直接利用opencv自带的函数确定，交并比，小于nms阈值的保留下来，就是最终的预测结果。，这一章开一下YOLOV11 OBB旋转框检测相关的全流程，有些和上一章重复的地方我会简写，要两篇结合着看，好了，开始吧。就是模型加载，前向，最后得到的是1 * 8 * 8400的输出数据。
在每次训练之后，都会在runs-train文件夹下出现一下文件，如下图：一：weights包含best.pt（做detect时用这个）和last.pt（最后一次训练模型）二：confusion1：混淆矩阵：①：混淆矩阵是对分类问题的预测结果的总结。使用计数值汇总正确和不正确预测的数量，并按每个类进行细分，这是混淆矩阵的关键所在。混淆矩阵显示了分类模型的在进行预测时会对哪一部分产生混淆。它不仅可以让
一、YOLOv1： YOLOv1奠定了yolo系列算法“分而治之”的基调，在YOLOv1上，输入图片被划分为7x7的网络，如下图所示： 网格只是物体中心点位置的划分之用，并不是对图片进行切片，不会让网格脱离整体的关系。YOLOv1的结构图：预测框的位置、大小和物体分类都通过CNN暴力predict出来。 v1的输出是一个7x7x30的张量，7x7表示把输入图片划分位7x7的网格，每一个小单元的另一
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2024-10-13 14:35:03
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二、yolov5模型重写1、yolov5训练复现数据集配置文件coco128里面改了训练集的路径到自己的训练集，图片集可以直接连接到对应的标签。这里最好使用原来数据集的格式和名称，在解析代码中图片可自动对应到labels文件夹中同样名称的标签。这里验证集有点小问题，必须用images这个名字，换val什么之类的找不到测试集图片。最后训练了17个epoch左右就收敛的差不多了2、读yolov5代码(
文章目录1. 损失的特殊性2. compute_loss3. build_targets 1. 损失的特殊性先说说YOLOV5的损失：一般检测的损失分为分类损失和回归损失。一般的检测算法：
回归损失只有正样本有分类损失的标签直接就非1即0，正样本的标签是1，负样本的标签是0（可以把背景作为一种类别一起算），这些标签根据anchor和GT框的比较就可以直接得到。比如标签是[0,1,0,0]，
作者：JSong 评分卡可以用来预测客户的好坏。当一个评分卡已经构建完成，并且有一组个人分数和其对应的好坏状态的数据时，我们想知道所构建的评分卡是否可靠？可靠程度如何？而这取决于如何去定义这个“好”字。一般有三种角度可以来评估：评分卡分类划分的准确程度，如错误率、准确率、召回率、F1评分卡的判别能力，评估评分卡将好人和坏人分离开的程度，如KS统计量、ROC曲线、GINI系数评分卡概率预测的校准精度
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2024-10-14 14:26:55
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自YOLOv5发布以来，模型经历了多版本迭代（包括YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8及社区改进版本如YOLOv9-YOLOv11）。本文系统梳理各版本的核hor）、数据增强（Mosaic、MixUp）。：混合精度量化（FP16/INT8）、神经架构搜索（NAS）自动优化网络。
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
