文章目录model.pyyolo_head函数preprocess_true_boxes函数yolo_loss函数 看了几天，大概看懂了工程https://github.com/qqwweee/keras-yolo3的代码，记录一下 关于yolov3理论，推荐这篇博文： [1] 自己写的v1，v2： [2] model.py
yolo_head函数def yolo_head(feats
前言：上两篇：yolov5代码解读-dataset、yolov5代码解读-网络架构 yolov5的数据处理模块和网络架构已经写完了，做好了这些基础工作，就可以来训练了。 代码已上传到github，数据集和权重文件已上传到百度网盘（链接在github里），如需下载请移步：https://github.com/scc-max/yolov5-scc 目录前言：参数解读超参数hyp文件命令行参数训练流程训
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2024-04-30 18:11:16
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1.1 数据集采集 在百度上搜索汽车下载20张.jpg格式图片放到JPEGIMages文件中（如下图所示），本次只是测试，所以采集数据较少。 Annotations：用于存放标注后的xml文件，每一个xml对应一张图像，并且每个xml中存放的是标记的各个目标的位置和类别信息； ImageSets/Main：用于存放训练集、测试集、验收集的文件列表; JPEGImages：存储统一规则
本文重点描述开源YoloV5代码实现的细节，不会对YoloV5的整体思路进行介绍，整体思路可以参考江大白的博客江大白：深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5&Yolox核心基础知识完整讲解2644 赞同 · 332 评论文章正在上传…重新上传取消讲解的很细致，建议阅读之后再来看本篇文章。
声明：本文有些图摘自江大白的上述博客，如有侵权，请联系本人
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2024-05-09 09:29:49
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首先执行扩展包的导入： import argparse import os import platform import sys from pathlib import Path import torch
原创
2023-05-01 12:10:23
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目录一、为什么叫YOLO？二、YOLOv1简要介绍1、YOLOv1算法框架2、YOLO统一的目标检测框架（核心思想）3、YOLO网络结构4、关于YOLO网络的最后输出三、YOLOV1的损失函数四、YOLOV1的整个过程叙述五、数据集介绍数据集格式介绍六、数据集的处理七、训练过程八、预测过程九、YOLOv1相较于其他算法的优缺点十、一些问题1、为什么说YOLOv1是回归问题？2、YOLOv1的核心
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2024-06-12 21:30:11
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YOLOv5代码详解 (第一部分）1. train.py1.1 使用nvidia的apex接口计算混合精度训练1.2 获取文件路径1.3 获取数据路径1.4 移除之前的结果1.5 创建模型1.6 检查训练和测试图片尺寸1.7 设置优化器参数1.8 加载预训练模型和权重，并写入训练结果到results.txt1.9 把混合精度训练加载入训练中1.10 设置cosine调度器，定义学习率衰减1.
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2024-05-09 08:57:46
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# PyTorch YOLOv4代码解析
在深度学习领域，YOLO（You Only Look Once）是一系列流行的目标检测算法，其中YOLOv4被广泛认为是一个高效且准确的选择。在本文中，我们将使用PyTorch实现YOLOv4，并对其代码进行详细解析。
## YOLOv4简介
YOLOv4是一种单阶段目标检测器，它通过回归问题的方式直接在图像中预测目标的边界框和类别。它结合了多种技术
1. 问题背景在深度学习中，目标识别问题是我们所熟知的最经典最重要的问题之一。目标识别需要在一幅大图片中定位到多个目标的位置和类别。目标检测的应用范围很广，比如在超市通过视频检测消费者的进出、工业制造业领域中的异常行为检测等。另一个典型的场景是，在自动驾驶时车辆需要定位视线范围内的所有物体，并识别其类别以判断危险程度。这都给目标检测这一领域提供了丰富的应用空间。2. 模型介绍2.1 YOLO简介Y
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2024-05-11 13:48:05
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网络由三个主要组件组成： 1）Backbone：在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络。 2）Neck：一系列混合和组合图像特征的网络层，并将图像特征传递到预测层。 3）output：对图像特征进行预测，生成边界框和并预测类别。 对于YOLOV5，无论是V5s，V5m，V5l还是V5x其Backbone，Neck和output一致。唯一的区别在与模型的深度和宽度设置。 总结构框架： 下
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2023-12-18 06:03:47
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# 使用YOLOv5和PyTorch进行目标检测的流程指南
在这个教程中，我们将学习如何使用YOLOv5和PyTorch搭建一个目标检测系统。YOLOv5是一种高性能的目标检测模型，而PyTorch是一个流行的深度学习框架。接下来，我们将逐步完成这个过程，确保你对每一步都有清晰的理解。
## 1. 项目流程概述
为了顺利完成目标检测任务，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
原创
2024-08-16 06:59:55
44阅读
目标检测系列之yolov5的detect.py代码详解前言哈喽呀！今天又是小白挑战读代码啊！所写的是目标检测系列之yolov5的detect.py代码详解。yolov5代码对应的是官网v6.1版本的，链接地址如下：https://github.com/ultralytics/yolov5一、总体代码详解废话不多说，直接上代码啦！# YOLOv5 ? by Ultralytics, GPL-3.0
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2024-05-09 10:32:12
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YOLOv5 训练和推理
前置条件配置好环境后不用修改代码。即可实现，实时目标检测多达80种物离线的情况下载yoloV5的代码
01.下载网络上的模型
02. 在detect 所在的文件夹下，创建 weights ，并把模型放在这个位置
./weights
03.执行代码
python detect.py --weigh
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2023-08-01 16:43:13
229阅读
import argparseimport timefrom pathlib import Pathimport cv2import torchimport torch.backends.cudnn as cudnnfrom numpy import ran
原创
2023-05-18 17:24:10
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文章目录YOLOv5代码本地训练模型一、学习资源1、B站炮哥保姆级YOLOv5本地训练模型讲解2、YOLOv5源码3、数据集的下载二、算法训练流程1、利用Anaconda安装pytorch+pycharm，安装CUDA和CUDNN2、利用labeling工具标注VOC格式的数据集以及数据集的划分3、使用YOLOv5代码本地训练模型（1）项目克隆（2）环境与依赖的安装（3）数据集和预训练权重的准备
4.8. 基于yoloV3的目标检测学习目标熟悉利用yolo模型进行目标检测的方法能够完成目标检测功能的实现在这里我们进行的目标检测是基于OPenCV的利用yoloV3进行目标检测，不涉及yoloV3的模型结构、理论及训练过程，只是利用训练好的模型进行目标检测，整个流程如下：基于OPenCV中的DNN模块加载已训练好的yolov3模型及其权重参数将要处理的图像转换成输入到模型中的blobs利用模型
哎，找了好久的yolov5终于找到了：https://github.com/ultralytics/yolov5赶紧搬好凳子试试效果！！
原创
2021-07-12 17:15:45
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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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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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