Python、PyTorch、YOLOv5、backbone、ConvNeXt
原创
2023-10-07 10:46:22
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Python、PyTorch、YOLOv5、backbone、SPPCSPC
原创
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2023-12-01 15:26:02
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Python、PyTorch、YOLOv5、backbone、ACMIX（卷积与注意力融合）
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2023-10-12 09:52:48
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Python、PyTorch、YOLOv5、backbone、MobileOne
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2023-12-01 15:27:07
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背景在图像处理过程中，注意力机制对视觉信息的提取很重要，因为它涉及到算法所关注的特定部分。所以，不同的注意力机制，所关注的目标是不同的，即使，再好的神经网络，根据需要改变它的backbone，也许会得到意外的惊喜。下面就目前流行的yolov5网络，修改它的backbone做个Mark，添加的注意力机制是SE机制和MobileNet机制。总体过程1、创建新的网络模型结构文件； 2、修改models/
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2024-03-28 04:50:24
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文章目录前言detect.py1.输入参数2.设置文件保存路径3.加载训练好的模型权重4.数据处理5.进行推理6.yolov5里的nms总结yolov5 系列 前言 推理阶段是整个检测模型完成后，要对模型进行测试的部分。很重要的一部分，只有了解了这个部分，才能在比赛或者项目提交中很好的输出自己模型的检测结果。同时，推理输出对模型部署在不同的环境下也是十分重要的。 源码：https://gi
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2023-12-13 21:29:26
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YoloV3 源码YoloV3 源码-第二版文章目录YoloV3 架构DarkNet53 架构YoloV3 架构YoloV3 前向传播流程图YoloV3 正反向传播数据流图PIL、Numpy 和 Pytorch 基础* 和 **Tensor.repeat()PIL.Image.Image 和 Numpy.ndarrayNumpy.asarray 和 Numpy.arraytorch.as_tens
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2023-12-05 09:43:25
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最近在做火焰检测，需要实时检测监控视频，所以就尝试了一下通过python编写代码，将opencv和pytorch版yolov3结合起来，实现实时检测监控视频。效果如下：一、配置环境所需环境如下：Python： 3.7.4 Tensorflow- 1.14.0 Keras: 2.2.4 numpy:1.17.4我的操作系统是Ubuntu16.04，windows系统同样可以实现此算法这里建议使用an
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2023-11-27 01:51:12
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本课程讲述对YOLOv5进行更换骨干网（backbone；主干网）的方法，使其更加轻量或提高性能。
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2022-06-20 16:15:47
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Python、PyTorch、YOLOv5、backbone、SPD-Conv
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2023-10-30 11:40:08
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MobileNet V3 论文翻译h_sigmoid复现：common.pyclass h_sigmoid(nn.Module): def __init__(self, inplace=True): super(h_sigmoid, self).__init__() self.relu = nn...
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2022-05-10 09:41:51
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YOLOV5改进-Optimal Transport AssignmentOptimal Transport Assignment（OTA）是YOLOv5中的一个改进，它是一种更优的目标检测框架，可以在保证检测精度的同时，大幅提升检测速度。在传统的目标检测框架中，通常采用的是匈牙利算法（Hungarian Algorithm）进行目标与检测框的匹配。这种算法虽然能够找到最优匹配，但是在实际应用中，
前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。解决问题：YOLOv5默认采用NMS算法，主要是通过IoU来筛选出候选框。
（数据集所在电脑上）数据处理：1、checkfirstline.py：扫描数据集中的label文件首列数字以查看数据集采集了哪些标签类2、labelsdelete.py：在第三行list处输入所需要保留的标签，删去数据集中无用标签。3、changelabel.py：case0：将有效标签由0开始重新升序排列 &nbs
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2024-04-15 11:34:45
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# PyTorch训练Yolov3 Backbone没有载入
## 引言
随着计算机视觉的快速发展，目标检测成为了热门的研究领域之一。Yolov3是一种经典的目标检测算法，它通过将目标检测任务转换为一个回归问题，实现了快速高效的检测性能。在使用PyTorch训练Yolov3时，有时会遇到没有载入backbone的问题。本文将详细介绍这个问题的原因和解决方法，并提供相应的代码示例。
## 问题
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2023-08-25 16:50:16
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目录一、前言二、CAM1. CAM计算过程2. 代码实现3. 流程图三、SAM1. SAM计算过程2. 代码实现3. 流程图四、YOLOv5中添加CBAM模块参考文章一、前言（通过的卷积核与原特征图相乘，融合空间信息；通过不同通道的特征图加权求和，融合通道信息），论文提出的Convolutional Block Attention Module（CBAM）沿两个独立的维度（通道和空间）依次学习特征
本文介绍一下 Backbone.$ If you have multiple copies of jQuery on the page, or simpl
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2023-06-26 05:36:39
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作者丨岳廷编辑丨极市平台导读如何设计一个友好于硬件的网络，以实现更好的准确性-速度平衡？解读应用在YOLOv6上的卷积神经网络结构EfficientRep。 I. 引言自从VGG在图像分类任务中取得成功以来，卷积神经网络设计已经引起了学术界和工业界的广泛关注。目前已经提出了大量经典网络，如Inception和Resnet等。这些精心设计的架构使得图像分类的准确性越来越高。除了手动设计之外
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2023-04-22 10:47:23
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文章目录前言一、YOLOV4主干网络二、Mobilenetv1,Mobilenetv2,Mobilenetv3构建1.Mobilenetv1构建（深度可分离卷积）2.Mobilenetv2构建(倒残差结构)3.Mobilenetv3构建（bneck结构）三、获得主干网络中的三个有效特征层（yolo4.py)1.导入库2.Mobilenetv13.Mobilenetv24.Mobilenetv3四
目录1.MobileNetv2的 bottleneck 和 Pwconv实现1.1 Mobilenetv2的bottleneck:InvertedResidual1.2Pointwise Convolution实现2.搭建模型配置文件Tensorflow Lite模型部署实战教程是一系列嵌入式Linux平台上的模型部署教程。????基于的硬件平台：i.MX8MPlus EVK????BSP版本：L5.10.52_2.1.0????Tensorflow Lite版本：2.5.
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2021-12-31 10:44:47
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