# YOLOv5架构
## 简介
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，它的主要思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，并在一个单独的网络中同时预测目标的位置和类别。YOLOv5是YOLO系列中的最新版本，相比于之前的版本，它在准确性和速度方面都有了显著的提升。
在本文中，我们将探讨YOLOv5的架构以及如何使用它进行目标检测。
## YOLOv5架构
原创
2023-11-20 08:40:54
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加我微信拉你进群交流：wu331376411一 背景介绍yoloV6，V7相继跟新，没有想到用的最熟悉的V5又双叒叕更新了，今天我就来给大家准备分享一下yoloV5-6.2的分类训练。二 模型下载首先从官网下载yoloV5的最新代码。git地址：https://github.com/ultralytics/yolov5下载后的代码结构如下： 我们可以看到新增加了classify（分类）和segme
前言 YOLOv5 是在 YOLOv4 出来之后没多久就横空出世了。今天笔者介绍一下 YOLOv5 的相关知识。目前 YOLOv5 发布了新的版本，6.0版本。在这里，YOLOv5 也在5.0基础上集成了更多特性，同时也对模型做了微调，并且优化了模型大小，减少了模型的参数量。那么这样，就更加适合移动端了。 YOLOv5 网络模型结构与之前的 YOLOv3、YOLOv
# YOLOv5架构与实现
YOLO（You Only Look Once）是一个流行的目标检测算法，其最新版本YOLOv5在精确度与速度上都获得了显著提高。本文将对YOLOv5的架构进行解析，并提供一个简单的代码示例，帮助读者理解其工作原理和使用方法。
## YOLOv5架构概述
YOLOv5的架构可以分为几个主要部分：
1. **Backbone**：提取特征的基本网络，YOLOv5使
YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。现在YOLO已经发展到v3版本，不过新版本也是在原有版本基础上不断改进演化的，所以本文先分析YOLO v1版本。 输入一张图片，要求输出其中所包含的对象，以及每个对象的位置（包含该对象的矩形框）。
一、YOLOv5 网络结构 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。如下图所示：这几个模型的结构基本是一样的，不同的是（depth_multiple）模型深度和width_multiple（模型宽度）这两个参数。YOLOv5s网络是YOLOv5系列中深度最小，特征图的宽度最小的网络。其他的三种都是在此
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2024-07-03 21:52:24
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目录1 Yolov5四种网络模型1.1 Yolov5网络结构图1.2 网络结构可视化1.2.1 Yolov5s网络结构1.2.2 Yolov5m网络结构1.2.3 Yolov5l网络结构1.2.4 Yolov5x网络结构2 核心基础内容2.1 Yolov3&Yolov4网络结构图2.1.1 Yolov3网络结构图2.1.2 Yolov4网络结构图2.2 Yolov5核心基础内容2.2.1
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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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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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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今天小编给大家带来OPPOA55和OPPOA53参数对比，这两款手机哪个好，有什么区别，性价比方面谁更好，一起来看看吧一、主要参数对比迷你手机网OPPOA55OPPOA53外观屏幕尺寸6.52英寸6.5英寸屏幕材质AMOLEDLCD刷新率60Hz90处理器天玑700后置相机1300万200万200万1600万200万200万前置相机800万电池容量5000mAh4040mAh充电速率10wNFC不
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2023-10-26 09:03:41
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RISC-V架构是一个基于开源的指令集架构，近年来备受关注，被视为未来趋势。在Kubernetes（K8S）中，我们也可以运行RISC-V架构的应用程序。下面我将向你介绍如何在Kubernetes中实现RISC-V架构。
首先，让我们看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|---------------------|
| 1 | 安
原创
2024-04-23 19:44:10
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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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四、Pycharm以及YOLOv5部署1. Pycharm下载与安装 PyCharm虽然是一款Python开发工具,但它并不是由Python编写的,而是使用Java语言编写的，所以首先需要安装java环境。 1.jdk下载 &n
