YOLOv5学习总结训练效果（持续更新）前言网络结构可视化yolov3yolov4yolov5核心基础内容Mosaic数据增强自适应锚框计算自适应图片缩放Focus结构CSP结构neck部分输出端GIOUDIoUCIOUnms非极大值抑制Yolov5四种网络的深度Yolov5四种网络的宽度 首先感谢江大白大佬的研究与分享，贴上链接深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解 将yolo
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2024-07-24 20:59:58
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本系列代码基于yolov3的pytorch版本。 本节代码所在文件pytorch_yolo3/nets/darknet.py 文章目录darknet53网络结构图残差块结构基本结构：下采样卷积+残差块darknet53 darknet53网络结构图文字版：卷积+(下采样卷积+1残差块)+(下采样卷积+2残差块)+(下采样卷积+8残差块)+(下采样卷积+8残差块)+(下采样卷积+4*残差块) 是不是
本篇是第三篇，主要是对detect.py的注释。在这一部分，我们将为我们的检测器构建输入和输出流程。这涉及到从磁盘读取图像，做出预测，使用预测结果在图像上绘制边界框，然后将它们保存到磁盘上。我们将引入一些命令行标签，以便能使用该网络的各种超参数进行一些实验。注意代码中有一处错误我进行了修改。源代码在计算scaling_factor时，用的scaling_factor = torch.min(416
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2024-04-18 09:26:12
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目录1. 前言2. detect.py3. 数据集处理3.1 COCO2014、20173.2 VOC2007、20123.3 关于数据集的一些问题3.4 一些目标检测论文对数据集的应用4. train.py（COCO）5. test.py（COCO）6. train.py（VOC）7. test.py（VOC）8. 一些报错 1. 前言YOLOv3 Pytorch代码及原理分析（一）：跑通代码
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2023-10-07 18:41:17
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本篇博客是我学习某位up在b站讲的pytorch版的yolov3后写的， 那位up主的b站的传送门： https://www.bilibili.com/video/BV1A7411976Z 他的博客的传送门： 他的源码的传送门： https://github.com/bubbliiiing/yolo3-pytorch 侵删这篇博客主要是写主干特征提取网络代码的解释，首先，我们需要了解一下什么是残
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2024-01-02 15:29:30
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Win10安装编译YOLO_v4一、配置环境1、安装Visual Studio2、安装Cuda3、安装cuDNN4、安装CMake5、安装Opencv二、安装YOLOV41、下载darknet2、设置Makefile3、编译三、测试四、参考资料 一、配置环境系统：Win10 64位 Python: 3.7 Visual Studio: 2017版 Cuda: 10.0 cuDNN：7.6.5.3
本篇介绍如何让检测器在视频或者网络摄像头上实时工作。我们将引入一些命令行标签，以便能使用该网络的各种超参数进行一些实验。这个代码是video.py，代码整体上很像detect.py，只有几处变化，只是我们不会在 batch 上迭代，而是在视频的帧上迭代。注意代码中有一处错误我进行了修改。源代码在计算scaling_factor时，用的scaling_factor = torch.min(416/i
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2024-01-02 13:16:46
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这里只针对代码中出现的具体函数。使用pytorch版本的yolov3代码。只针对函数，不针对原理。具体实现原理，可自行查阅其它文档。 torch.cudaTensor=torch.cuda.FloatTensor if torch.cuda.is_available() else torch.FloatTensor这个语句用于决定计算时GPU或是CPU的选定。torch.cuda.is_
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2024-03-15 20:49:23
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YOLOV3的YOLOLayer代码详解YOLOV3的网络结构网上已经有很多人写了很多高质量的文章，我不打算再重复这一项工作，这里仅转载一下这张结构图：转载于：江大白这张图很清晰的展示了YOLOV3的网络结构，不过需要注意的是，YOLOV3允许输入不同大小的图片，可以是416也可以是608，不同大小的图片在网络输出时的三个尺度的feature尺度也不同。backbone为Darknet53，Nec
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2023-11-30 17:17:26
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yolov7训练自己的数据集前言一、下载整个项目通过git 下载或者直接下载压缩包二、安装所需环境三、准备数据集四、配置文件五、下载权重文件六、开始训练七、推理附录：遇到的问题 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
一、YoloV3安装１．进入官网根据说明：下载Darknet：在自己喜欢的位置解压Darknet，进入Darknet目录并编译：cd darknet
make等待完成即可： 下载权重文件：wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights特别慢 下载完成后，将权重文件yolov3.weights拷贝到Darknet根目录，执行：./darkne
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2024-04-17 12:39:17
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这里主要参考github上面的yolo源代码解析,如侵则删,虽然以yolov2作为分析对象,但yolov3较yolov2并没有改变多少1.训练过程主要函数入口函数:void train_detector(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, int *gpus, int ngpus, int clear)
{
// 读入数据配置文
下面的对模型代码的解析是转载的，yolo3的模型--用keras写的，是我从github上下载的，带训练好的权重。关于视频检测和图片检测的预测部份，我没有实验。只跑了train.py部分，我跑的是不是tiny，是3个输出的model。分割线********************************************************************************
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2024-08-16 17:32:53
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2.0 前言 本文是YOLOv3系列第2篇，记录YOLOv3的几种应用方法。建议参考github上作者的说明，写的十分清楚。
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2024-05-11 15:38:03
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摘要据说有许多功能可以提高卷积神经网络（CNN）的准确性。需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并对结果进行理论证明。一些功能仅在某些模型上运行，并且仅在某些问题上运行，或者仅在小规模数据集上运行。而某些功能（例如批归一化和残差连接）适用于大多数模型，任务和数据集。我们假设此类通用功能包括加权残差连接（WRC），跨阶段部分连接（CSP），跨小批量标准化（CmBN），自对抗训练（SAT）和
YOLOv5 目录结构├── data：主要是存放一些超参数的配置文件（这些文件（yaml文件）是用来配置训练集和测试集还有验证集的路径的，其中还包括目标检测的种类数和种类的名称）；还有一些官方提供测试的图片。如果是训练自己的数据集的话，那么就需要修改其中的yaml文件。但是自己的数据集不建议放在这个路径下面，而是建议把数据集放到yolov5项目的同级目录下面。|——dataset :存放自己的数
yolov3详细讲解
Part1. models.py文件里的模型创建 1.如何更方便的准备debug环境? 我们选取的源码是github上5.7k star的 pytorch implementation 项目源码地址 下面我们从models.py文件入手。在讲源码的过程中采用了debug模式，这样可以更为深入的分析整个tensor数据流的
背景：我们去掉了两层卷积层，将网络结构变小。目的：找到网络的权重如何读取与存储，找到网络中与卷积有关的运算。 目录1.创建卷积层与运行卷积层1.1 make_convolutional_layer1.1.1 层中参数的作用1.2 forward_convolutional_layer函数2.weight如何传入2.1 与weight传入相关的函数2.1.2 foward_convolut
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2024-07-30 17:14:37
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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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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
