Yolov5核心基础知识1 前言2 网络结构3 核心基础知识3.1 Mosaic数据增强3.2 自适应锚框计算3.3 自适应图片缩放3.4 cost functionSummary参考文章 1 前言相对于YOLOv4，YOLOv5在原理和方法上没有做太多的改进，但是在速度和模型大小比yolov4有比较大的提升，也可以认为是牺牲了模型的大小，换来了准确率和速度的增加。接下来，从yolov5的网络结
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2023-08-25 23:50:57
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数据增强的13种方法：1)rectangular:在同个batch里面做rectangle宽高等比变换，加快训练（同一个batch里面拥有自己单独的宽高比）2）色调，饱和度，曝光度调整，三者调整最终得到一个综合的结果3)旋转缩放retate_scale通过一个变换矩阵进行变化变换矩阵的（0，0）（1，1）控制缩放的程度；（0，1）（1，0）控制旋转的程度，当他俩互为相反数的时候就是顶角对应平行旋转
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2023-09-09 19:38:45
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# YOLOv5在Android上的应用及实现
## 简介
YOLOv5是一种高效的目标检测算法，能够快速准确地识别图像或视频中的目标。在移动端设备上部署YOLOv5可以带来更快的推理速度和更低的延迟，使得目标检测可以实时应用于移动应用程序中。本文将介绍如何在Android上部署和使用YOLOv5模型。
## YOLOv5模型部署
首先，我们需要在Android上部署YOLOv5模型。可以使用
原创
2024-06-22 03:52:26
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运行YoloV5可选为CPU或GPU环境。默认CPU环境无需配置，GPU环境需要安装与显卡版本对应的cuda，本文即针对GPU环境配置cuda过程。本次安装参考了网上许多教程，结合自己的需求与理解，写下此篇博客，仅做本人总结使用。 【CUDA】cuda安装 （windows10版） 一、前言官方教程二、安装工具的准备1.CUDA toolkit Download2.cuDNN Download三
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2024-01-30 20:12:46
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文章目录调试准备Debug 设置代码修改调试数据代码运行逻辑类初始化启动迭代器数据增强 调试准备 为了便于阅读代码和打印中间变量，需进行调试模式下运行代码。配置平台：Ubuntu，VSCode。在上一篇博文中，我们简单探讨过调试的设置。在该篇博文中，需要深度阅读代码，所以需要详细设置【Debug】参数，便于调试。Debug 设置 为了保证每次只读取同样的数据样本，我们选择单卡、单进程、单线程
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2024-08-09 12:04:39
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yolov5是一种目标检测算法，近年来在计算机视觉领域取得了显著的进展。将YOLOv5部署到Android设备上能使边缘计算变得高效，使得实时检测成为可能。本文将详细介绍如何成功部署YOLOv5到Android。同时，还会结合相关配置、验证和排错指南，帮助读者顺利进行部署。
## 环境准备
在部署YOLOv5之前，我们需要确保我们的开发环境满足特定要求。
前置依赖安装：
- **Androi
分享一下yolov5自己的模型部署到安卓端的踩坑记录，这里跳过yolov5训练部分（这部分网上很多教程），直接说重点。训练得到的为.PT模型，要部署到安卓端首先要转换为onnx模型，这一步6.1版本提供了export.py文件直接调用就行，需要注意加上--simplify以及选择合适的onnx转换版本，这里附上官方源码。 附上图片，主要介绍怎么把自己训练好的模型导入到安卓端，这里'--d
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2024-04-28 15:31:53
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yolov5的配置过程总体来说还算简单，但是网上大部分博客都没有仔细介绍具体步骤，本文将从最细节的层面记录windows10系统下的yolov5环境配置的全过程，以及yolov5使用的一些细节，以及如何制作和训练自己的数据集。注：yolov5官网代码更新速度较快，相关依赖环境如pytorch，apex等也会采用更新的版本。博主上传了8月配置成功的工程文件，如需要老版本代码可以自行下载或从官网下载。
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2024-01-17 06:46:48
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运行DEMO下载ncnn框架和ncnn-android的demo 下面的教程主要以带加速的ncnn-android-vulkan为例将下载好的压缩包解压然后将ncnn-android-vulkan中的文件拷贝到ncnn-android-yolov5-master\app\src\main\jni中 打开android studio，选择ncnn-android-yolov5-master项目打开
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2024-01-30 21:40:56
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目录一、下载yolo5二、安装必要依赖三、安装pytorch四、打标图片制作数据集4.1 导入图片4.2 开始打标4.3 添加标签4.4 进行打标4.5 导出打标数据4.6 打标数据五、整理训练数据5.1 第一层目录5.2 第二层目录5.3 第三层目录六、创建配置文件七、训练数据八、验证数据集九、检测图片 一、下载yolo5首先下载源码：yolo5 github地址我下载的是最新版本：v6.1。
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2023-09-01 21:31:03
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1.引言前两篇博客已经完成了对于Yolov5算法的基本环境配置以及训练测试过程，本篇着重完成图形界面开发过程。前两篇博客链接如下：第一篇第二篇2.下载安装pyqt5工具包以及配置ui界面开发环境输入指令，进行下载。 点击File->Settings->External Tools进行工具添加，依次进行Qt Designer、PyUIC、PyRCC、Pyinstall环境配置。2.1 Q
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2023-10-20 22:01:19
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Yolov5官方代码中，给出的目标检测网络中一共有4个版本，分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型。YOLO v5四个版本的算法性能图 YOLO v5s的框架图 Mosaic数据增强Mosaic是参考CutMix数据增强的方式，但CutMix只使用了两张图片进行拼接，而Mosaic数据增强则采用了4张图片，随机缩放、
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2023-12-19 17:11:43
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一、前言YOLO系列是one-stage且是基于深度学习的回归方法，而R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN等是two-stage且是基于深度学习的分类方法。YOLO官网：GitHub - pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networks1.1 YOLO vs Faster R-CNN1、统一网络：YOLO没有显示求取region pr
Python、PyTorch、TensorRT、YOLOv5、目标检测
原创
2023-06-10 05:54:37
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学习要求¶
了解C3结构，方便后续YOLOv5算法的学习 一、前期工作准备部分¶
1、设置GPU¶
In [1]:import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision
from
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2023-12-18 22:52:37
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目录一、数据集准备二、项目配置1、安装pytorch和cuda，并创建新项目2、安装所需要的库3、运行detect.py验证4、修改yolov5命令行参数三、开始训练四、训练结果yolov5开源网址：GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 ? in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite一、数据集准备上面这个链接里的数据集
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2023-12-23 15:39:41
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文章目录前言一、YOLOv5二、环境要求二、安装环境四、视频目标检测1、导入库2、获取输入视频3、开始目标检测4、关闭和释放五、摄像头目标检测六、结果展示 前言YOLOv5 ? 是COCO数据集上预处理的一系列对象检测架构和模型，代表Ultralytics对未来视觉人工智能方法的开源研究，融合了数千小时研究和开发过程中积累的经验教训和最佳实践。 本文用来记录第一次使用 YOLOv5实现：视频目标
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2024-01-22 12:54:11
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文章目录一、YOLOv5导出jit二、YOLOv5导出onnx三、使用onnx四、YOLOv5导出engine（tensorrt/trt）5.总结所有代码5.1 models/common.py5.2 models/yolo.py5.3 pkg/test00.py5.4 pkg/onnx_export.py(test01.py)5.5 models/yolov5s.yaml5.6 pkg/comm
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2024-04-18 12:12:02
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输入图像的focus 结构这个是从右到左的方向，将高分辨率的图片，分成r*r个小的channel
这样输入就变小了
增加正样本，加快训练速度本文也采用了增加正样本anchor数目的做法来加速收敛，这其实也是yolov5在实践中表明收敛速度非常快的原因。其核心匹配规则为：
(1) 对于任何一个输出层，抛弃了基于max iou匹配的规则，而是直接采用shape规则匹配，也就是该bbox和当前层的anc
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2024-02-13 13:24:18
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