目录前言1.资源下载2.环境配置pycocotools和thop库安装失败3.运行代码报错： 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'报错：assert img0 is not None, 'Image Not Found ' + path AssertionError报错：AttributeError: Can't
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,
摘要：YOLOv5并不是一个单独的模型，而是一个模型家族，包括了YOLOv5s、YOLOv5m、YOLO...本文分享自华为云社区《YoloV5实战：手把手教物体检测——YoloV5》，作者： AI浩 。摘要YOLOV5严格意义上说并不是YOLO的第五个版本，因为它并没有得到YOLO之父Joe Redmon的认可，但是给出的测试数据总体表现还是不错。详细数据如下YOLOv5并不是一个单独的模型，而
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2024-02-26 19:09:28
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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
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
1. 网络在模型中，通过传入输入层image_input、每层的anchor数num_anchors//3和类别数num_classes，调用yolo_body()方法，构建YOLO v3的网络model_body。其中，image_input的结构是(?, 416, 416, 3)。model_body = yolo_body(image_input, num_anchors // 3, num
1.前言最近用YOLO V4做车辆检测，配合某一目标追踪算法实现车辆追踪+轨迹提取等功能，正好就此结合论文和代码来对YOLO V4做个解析。先放上个效果图（半成品），如下：话不多说，现在就开始对YOLO V4进行总结。YOLO V4的论文链接在这里,名为《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》，相信大家也是经常看到这几个词眼：
目录 控制参数：anchors先验框的配置:backbone主干网络设置:head头部网络设置:yolov5网络整体架构流程 Focus操作相对于一些早期的检测网络，比如faster-Rcnn来说，网络的架构一般分为，图像输入模块，backbone主干网络，Neck颈部模块，检测头Dense Predictio
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2024-06-24 09:44:31
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摘要我们针对YOLO提供了一些改进。我们在设计上做出了一些改变让它效果更好。我们也训练了这个相当好的网络。它比之前的网络大一点但是准确率更高。不用担心，它的速度依然很快。在320*320的图片上，YOLOv3可以达到单张图片检测速度22ms、28.2的mAP，和SSD准确率一样但速度是它的3倍。在使用以前的IOU mAP标准上，YOLOv3表现非常好。在一个Titan X上检测速度为51ms，精度
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2024-06-07 13:25:15
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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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# 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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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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yolov5s是什么？yolov5系列最小的模型，s是small。
适合什么情况下使用？适合在计算资源有限的设备上使用。如移动设备或边缘设备。
速度和准确率：速度最快，准确率最低。
输入分辨率：通常为640x640# Parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # 控制模型的深度
width_multiple: 0.50
原创
2023-09-16 08:46:31
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# 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
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.
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
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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oh-my-zsh如果你使用Linux操作系统，那就免不了要和终端打交道，而shell是与系统交互的外壳，也是Linux的精髓，通常系统默认安装的shell是bash.（一）oh-my-zsh是什么Oh My Zsh是一款社区驱动的命令行工具，正如它的主页上说的，Oh My Zsh 是一种生活方式。它基于zsh命令行，提供了主题配置，插件机制，已经内置的便捷操作。给我们一种全新的方式使用命令行。O
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
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
