# 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）。
1 环境安装、工程下载工程链接：https://github.com/ultralytics/yolov5 工程环境配置记录：本人电脑已有环境：ubuntu18、cuda10.0、anaconda创建虚拟环境并激活conda create -n yolov5 python=3.6source activate yolov5下载工程并安装工程环境git clone https://github.
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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前言在前两篇教程中，我们主要讲解了TX2环境配置与yolov5s模型训练这两项内容，而本篇教程将主要讨论如何利用TensorRT来在TX2端实际部署模型并在前向推理阶段进行加速，也是系列教程中最为重要、最少资料的模型落地部分。一、TensorRT是什么？TensorRT 是由 Nvidia 推出的 GPU 推理引擎(GIE: GPU Inference Engine)。和通用的深度学习框架不同，T
# 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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出于学习的目的，总结一下关于YOLOv5的一些知识点，也是我第一次写文章，如有错误，希望能够得到指导出来。先是YOLOv5的整体网络结构 YOLOv5的网络结构主要分为三个部分：Backbone，Neck，Prediction。 输入端：使用了马赛克数据增强的方法，在源码中的主要步骤有：首先YO
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2024-06-16 10:28:35
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结构框架本大段参考输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；
基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构；
Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构；
Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的
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2024-01-02 17:07:40
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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
废话综述yolov1是yolo系列的开山之作，它是一个无anchor框的检测模型，也是将目标检测任务变成一个回归任务来处理的。看yolo系列一定要从v1开始看，慢慢看每个系列的改进，理解其精髓才能有比较大的提升。yolov1等于将每个图片分成7 * 7的区域，最后的输出张量每个张量“负责”图片中的每个区域的检测，但是一定要注意每个张量负责的区域会比图片分割后的格子要稍大一些，而且每个1 * 1张量
一、基本的卷积块Conv + BN + SiLUclass Conv(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True):
super(Conv, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s,
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
sock5代理的工作程序是：
1。需要代理方向服务器发出请求信息。
2。代理方应答
3。需要代理方
目录一、模块化编程思维二、安防监控项目主框架搭建一、模块化编程思维其实我们以前学习32使用keil的时候就是再用模块化的思维。每个硬件都单独有一个实现功能的C文件和声明函数，进行宏定义以及引用需要使用头文件的h文件。比如简单的加减乘除取余操作我们把他们每个都封装一个文件但是他们每个文件里功能很少所以可以共用一个h文件common 二、安防监控项目主框架搭建这是我们的整个架构的代码&nbs
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2023-08-30 17:31:22
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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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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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