针对yolov5网络输出的结果，对数据做后处理以输出目标检测结果engine网络后处理包含： （1）传入一张图片转为需要的格式 （2）调用engine进行推理了 （3）对输出的后处理 （4）输出结果绘图需要注意的是：1 pytorch的pt文件转.onnx文件的时候涉及batchsize值，onnx2engine的时候也需要设置batchsize值，infer推理的时候也有batchsize参数。
Backbone :Focus + BottleneckCSP+SPPFocusFocus模块在v5中是图片进入backbone前，对图片进行切片操作，具体操作是在一张图片中每隔一个像素拿到一个值，类似于邻近下采样，这样就拿到了四张图片，四张图片互补，长的差不多，但是没有信息丢失，这样一来，将W、H信息就集中到了通道空间，输入通道扩充了4倍，即拼接起来的图片相对于原先的RGB三通道模式变成了12个
本篇文章是对Yolo-v5的一个总结，全文一共分为四个部分。第一个部分主要介绍Yolo-v5的结构以及相对于之前版本的一些改进；第二部分是对Yolo-v5代码主要部分的解读，包括如何更换backbone的细节；第三部分给出了两次实验的结果和在测试集上的表现；最后一部分是我对Yolo-v5的简要总结和思考。一、Yolo-v5结构首先我用一张图来简单说明Yolo-v5的前向过程： Yolo-
1.0 简介本文档介绍了一种将带 .pt 扩展名的 YOLOv5 PyTorch 权重文件转换为 ONNX* 权重文件，以及使用模型优化器将 ONNX 权重文件转换为 IR 文件的方法。该方法可帮助 OpenVINO™ 用户优化YOLOv5，以便将其部署在实际应用中。此外，本文档提供了一个关于如何运行 YOLOv5 推理的 Python 推理演示，以帮助加快 YOLOv5 的开发和部署速度。在最后
近几日完成ResNet相关实现engine方法，但仅仅基于基于简单分类网络实现转换，且基于Te
原创
2023-06-15 11:04:49
2721阅读
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]，
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
转载
2024-09-09 06:33:04
95阅读
# PyTorch YOLOv5分类转ONNX
深度学习在图像分类任务上取得了巨大的成功，而YOLOv5是一个基于深度学习的目标检测算法，可以高效地进行目标检测和分类。同时，ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个用于将深度学习模型从一个框架转移到另一个框架的开放式标准。本文将介绍如何将PyTorch YOLOv5模型转换为ONNX格式，并提供相应的代码示例。
原创
2023-07-23 23:44:10
556阅读
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
0阅读
# 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
369阅读
前段时间整理了一个可以添加SwinTransformer Block的YOLOv5代码仓库。不需要任何其他的库包，可以运行YOLOv5程序的环境即可以正常运行代码。分别进行了SwinTransformer Block、Patch Merging、Patch Embed阶段的代码整理，以使得这些模块可以适配于u版YOLOv5的模型构建代码。和YOLOv5一样，通过对模型yaml文件的修改，可以实现自
转载
2024-05-06 16:51:46
485阅读
更改yolov5结构本系列先前对yolov5中的detect.py和train.py中的代码进行了解析， 后又使用yolov5对图片及视频进行了测试，本节将继续学习yolo的模型结构该如何更改。（以写论文为目的创建创新点）修改网络结构首先找一个代码结构进行借鉴，这里选取yolov8代码进行修改测试，源码地址https://github.com/ultralytics/ultralytics，进入后
1. 下载YOLOv3工程项目git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet2. 修改Makefile配置，使用GPU训练，修改如下：GPU=1 #如果使用GPU设置为1，CPU设置为0
CUDNN=1 #如果使用CUDNN设置为1，否则为0
OPENCV=0 #如果调用摄像头，还需要设置OPENCV为1，否则为0
OPENM
#训练集划分，最好的自己采集、标注，大概统计了一下提供的开源案例的数据集，cone、crosswalk、spy、thief的数量都少于100,肯定不行的，后面还要采集
#按照yolov8文档创建train、valid、test文件夹，分别放置images和labels，数据集给的是yolov3版本，给的是xml标注，后面的版本用的是txt标注，所以要转一下格式，
还要划分一下比列，7:2:1,这里
原创
2024-10-14 06:03:11
2502阅读
论文题目：Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution论文地址：https://arxiv.org/pdf/2111.09883.pdf源代码：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer面临问题：作者提出了将Swin Transformer缩放到30亿个参数的技术 ，并使其能够使用高达
目录版本下载安装包1.Go to:CUDA10.22.Go to:CUDNN3.Go to:opencv3404.Go to：pytorch官网5.Go to:yolov56.Go to：tensorRT官网7.安装pycuda8.测试TensorRT实例 1).配置VS20192).下载pgm文件 9.yoloV5的TensorRT加速1）克隆tensorrtx-5
来自YOLOv3原作者YOLOv3，快如闪电，可称目标检测之光。PyTorch实现教程去年4月就出现了，TensorFlow实现一直零零星星。现在，有位热心公益的程序猿 (Yunyang1994) ，为它做了纯TensorFlow代码实现。这份实现，支持用自己的数据训练模型。介绍一下TensorFlow实现，包含了以下部分：· YOLOv3架构· 权重转换器 (Weight Converter)·
本文主要是对自己学习YOLOV3时记录与梳理，加深印象，同时希望能给希望掌YOLOV3的朋友一点启发。观看本文默认对YOLOv3有一定的了解，我不会把每一个知识点都写到。我没有去看过作者的源代码，我看的是基于KERAS版本的代码，应该是差不多的。本文基于此代码，文中若有错误，希望告知改正。KERAS版代码地址：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3项目下载下来
转载
2024-07-26 11:57:40
25阅读
从零开始用 PyTorch 实现 YOLO (v3) 是什么体验（五）代码基于 Python 3.5, 和 PyTorch 0.4. 代码发布在 Github repo 上。本体验分为5个部分：第1部分：理解 YOLO 的原理第2部分：创建网络结构第3部分：实现网络的前向传递第4部分：目标分阈值和非极大值抑制第5部分（本文）：博主有话说在阅读完前四个部分后，相信大家都对yolov3代码有了一定对了
目录一。概述二。问题描述三。验证四。一种简单粗暴但局限的规避方法一。概述yolov5在匹配格子、anchor与物体标签的时候，有可能把同一个格子同一个anchor匹配给不同的物体，甚至是尺度相差的比较大的物体，此时就有可能导致在推理的时候推理出一些置信度偏低、尺度比真实物体大很多的物体框。本文采用了一种简单粗暴并且有局限性的办法来规避，但是在一定的限度内确实蛮有效的~~二。问题描述 的末
