文章目录1. 损失的特殊性2. compute_loss3. build_targets 1. 损失的特殊性先说说YOLOV5的损失：一般检测的损失分为分类损失和回归损失。一般的检测算法：
回归损失只有正样本有分类损失的标签直接就非1即0，正样本的标签是1，负样本的标签是0（可以把背景作为一种类别一起算），这些标签根据anchor和GT框的比较就可以直接得到。比如标签是[0,1,0,0]，
pip install onnx coremltools onnx-simplifier 3.使用onnx-simplier简化模型 python -m onnxsim best.onnx best-sim.onnx # coding=utf-8 import cv2 import numpy as
原创
2024-09-23 11:39:24
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# 如何实现 PyTorch ONNX 推理 YOLOv5
在深度学习项目中，将 PyTorch 模型导出为 ONNX 格式并进行推理是一项常见的需求。YOLOv5 是一种高效的目标检测模型，本文将指导你如何将其推理过程实现`PyTorch ONNX 推理 YOLOv5`。
## 整体流程
下面是你需要遵循的步骤流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-16 07:22:25
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深度学习训练营之训练自己的数据集原文链接环境介绍准备好数据集划分数据集运行voc_train.py遇到问题完整代码创建new_data.yaml文件模型训练时遇到的报错模型训练结果可视化参考链接 环境介绍语言环境：Python3.9.13编译器：vscode深度学习环境：torch显卡:NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop GPU准备好数据集我这里采用的数据集是经典的目标
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2024-08-21 11:18:50
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YOLOv5项目链接： https://github.com/ultralytics/yolov5一、Problem StatementYOLOv5 分析。 摘抄作为记录。 侵权请联系删除。二、Direction先来看一下网络结构:整体的大结构没有改变。1. 输入端：Mosaic数据增强、自适应锚框计算 2. Backbone：Focus结构，CSP结构 3. Neck：FPN+PAN结构 4.
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2024-07-29 19:30:49
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YOLOv5算法的部分笔记1. mosaic增强方法2.损失函数2.1正负样本匹配策略2.2 正样本个数的增加策略2.3 损失函数 yolov5还在快速度更新中，本文是以第三版为例所写，可能和最新的第四版有所出入，但变化应该不会很大。写此文主要是为了本人梳理yolov5知识点所用，若能帮助到他人，深感荣幸。本文内容主要来自笔者看yolov5代码、以下的知乎帖子，很多图、代码解析的内容都是从以下帖
YOLOv4在速度和准确率上都十分优异，作者使用了大量的trick，论文也写得很扎实，在工程还是学术上都有十分重要的意义，既可以学习如何调参，也可以了解目标检测的trick。 论文: YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.10934论文代码：https://gi
Python、PyTorch、TensorRT、YOLOv5、目标检测
原创
2023-06-10 05:54:37
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windows+libtorch+vs2019+yolov5项目部署实践总结前言环境配置环境搭建参考：给出我的libtorch配置GPU模型 导出 export代码效果展示结束 前言这是本人第一篇博客，只是对近期学习工作的一些总结。主要是利用libtorch对pytorch训练的模型进行部署，之前也是成功使用pyinstaller将整个python项目进行打包成exe，但是不满足对方的需求才使用
网络结构Yolov5发布的预训练模型，包含yolov5l.pt、yolov5l6.pt、yolov5m.pt、yolov5m6.pt、yolov5s.pt、yolov5s6.pt、yolov5x.pt、yolov5x6.pt等。针对不同大小的网络整体架构（n, s, m, l, x）都是一样的，只不过会在每个子模块中采用不同的深度和宽度，分别应对yaml文件中的depth_multip
前言最近服务器到了，A6000是真的顶，又面临了配置环境的问题，还记得刚开始学习的时候，一直搞不懂这其中的关系，之前也只是配置过window的GPU版本，而没有配置过ubuntu版本，这回也在ubuntu上成功配置了YoloV5环境，现在总结一下。这里只是简易总结版，详细的可以去看下这个yolov5环境配置(ubuntu)不过大同小异，重要的是步骤以及每一步做什么。第一步：显卡驱动这个是配置环境的
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2024-03-20 19:32:27
630阅读
YOLOv5（You Only Look Once, version 5）是一个流行的目标检测模型，以其速度快、准确率高而受到广泛关注。本文将详细解析YOLOv5的原理，并深入解读其Pytorch源码，带你领略这一模型的技术魅力。 一、YOLOv5原理分析 YOLOv5的目标检测过程主要包括以下几个步骤：图像预处理：将输入图像进行归一化处理，使其满足模型要求。特征提取：通过卷积神经网络提取图像特征
根据我自身的成功部署经验进行了总结，首先希望可以帮助到有需要的朋友们。一、前期准备：1.硬件准备：Jetson Xavier NX开发板（带128g内存条的EMMC版）、跳线帽（杜邦线）、microUSB转USB数据线、电源线、独立屏幕及配套硬件。2.软件准备：Ubuntu虚拟机/双系统、NVIDIA SDK MANAGER。下载地址：SDK Manager | NVIDIA Developer在
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2024-08-30 16:42:15
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1 训练VOC训练集1.1 下载数据集并解压http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tarhttp://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tarhttp://host.robots.ox.ac.uk/p
Darknet-YOLOv3 部署测试笔记1. 安装部署安装部署在Linux环境，windows环境安装部署见参考1git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
make -j $(nproc)获取已经训练好的权值：wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights2. 检测示
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2024-09-09 06:33:04
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虚拟环境配置见yolov5/yolov3 pytorch环境配置gpu+windows11+anaconda+pycharm+RTX3050 笔记。环境配置完成后yolov3和yolov5都可以使用，数据集和yaml文件通用，训练步骤相同，本人已经在验证。原始图像文件和xml 我已经有jpg图像文件(JPEGImages)和对应的xml标注文件(Annotations)和数据集文件分布，制作方法见
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2024-06-07 18:12:23
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使用NCNN在华为M5平板部署Yolov5一、NCNN二、下载解压NCNN三、下载ncnn-android-yolov5工程四、下载Android Studio[前提已经配置了jdk版本]1、安装NDK、Cmske，这个必须要安装，2、安装Android五、构建工程六、修改源码七、重新ysnc project八、安装APP到终端九、把模型生成APK十、APK位置 一、NCNNNCNN是一个腾讯开
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2024-06-27 10:44:24
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目录文章简介数据下载与预处理数据介绍 数据预处理colab数据上传colab免费GPU训练注文章简介上次有简单介绍下如何在本地安装yolov5并实现图片、视频、电脑本地摄像头以及手机摄像头的目标检测。本文接着介绍下如何在谷歌的Colab上部署和训练自己的数据集。为什么使用colab呢，由于本人使用的笔记版没有GPU，而colab提供了免费的GPU资源，对于想要尝试深度学习，却没有硬件设备
二、环境搭建 anaconda 2021版本就行下载 pycharm 直接安装社区版就行 opencv-4.7.0 torch-1.13.0 torchaudio-0.13.0 &
YOLOV5是目标检测领域，one stage类型网络中的成熟算法。本文将针对一个Finger识别项目，介绍ubuntu命令行下，yolov5从环境搭建到模型训练的整个过程。由于需要自行制作数据集，因此标注工具直接使用yolo开发者提供的标注工具yolomark，避免在数据转换上花费过多精力。算法原理阅读:GitHubRoboflow的blog1.环境训练使用的环境如下：Ubuntu 20.04p
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2024-05-10 16:39:35
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