Yolo系列简单汇总二(yolox yolo6 yolo7)见：一、YoloV11.1 基本思想目标检测可以采用滑窗，然后加分类器来判断是否是需要检测的目标，yolo把分类问题变成回归问题，将图片分成SxS个网络，如果object的中心落在网格A中，则网络A就负责预测这个object，
每个网格预测B个box(x, y, w, h, confidence)和C个类别，所以输出维度为\[S*S*(B
前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。解决问题：YOLOv5主干特征提取网络采用C3结构，带来较大的参数量，检测
概述本文介绍了迁移学习的基本概念，以及该方法在深度学习中的应用，引导构建预测模型的时候使用迁移学习的基本策略。迁移学习是一种机器学习方法，就是把为任务 A 开发的模型作为初始点，重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。深度学习中在计算机视觉任务和自然语言处理任务中将预训练的模型作为新模型的起点是一种常用的方法，通常这些预训练的模型在开发神经网络的时候已经消耗了巨大的时间资源和计算资源，迁移学习可以
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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针对缺陷检测，您需要选择适合您的数据集和任务的YOLOv5模型和参数。以下是一些选择模型和参数的建议：选择适当的模型：YOLOv5提供了多个不同的模型，如yolov5s、yolov5m、yolov5l和yolov5x，每个模型具有不同的大小和性能。对于小规模的缺陷检测任务，可以使用较小的模型，如yolov5s，对于大规模的任务，可以使用较大的模型，如yolov5x。优化输入分辨率：YOLOv5可以
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2023-12-18 11:45:04
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1，YOLOV5-mask-42: 基于YOLOV5的口罩检测系统-提供教学视频2，解放双手YOLOv5 6.0自动标注（已开源）_哔哩哔哩_bilibili3，手
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2022-04-19 15:35:37
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学习率设置在超参数中，parser.add_argument('--hyp', type=str, default='data/hyp.scratch.yaml', hel
原创
2023-05-18 17:18:25
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参照博客照着这位大哥的步骤来的，但是在实际操作中，每个人都可能会有不同的报错，然后需要不同的解决方案。一、必要的环境依赖这篇配置环境的保姆级教学也是这位大哥的在安装时不要选择自动配置环境变量），会出现Spyder打不开，Anaconda也会在双击之后弹出一个命令小弹窗，然后立即闪退的情况，而Anaconda promote命令conda也不起作用，找了很多原因，发现是归结于环境的配置。
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
414阅读
新年伊始，YOLOv8横空出世，这个还未开源时便引发界内广泛热
原创
精选
2023-03-04 16:21:23
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鱼弦：全栈领域创作新星创作者 、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen）YOLOv5是一种用于目标检测的深度学习算法，是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本。下面是YOLOv5知识学习体系的一般架构：基础知识：深度学习基础：了解深度学习的基本概念，如神经
原创
2023-09-04 17:38:15
198阅读
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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文章目录一、YOLOv5导出jit二、YOLOv5导出onnx三、使用onnx四、YOLOv5导出engine（tensorrt/trt）5.总结所有代码5.1 models/common.py5.2 models/yolo.py5.3 pkg/test00.py5.4 pkg/onnx_export.py(test01.py)5.5 models/yolov5s.yaml5.6 pkg/comm
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2024-04-18 12:12:02
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输入图像的focus 结构这个是从右到左的方向，将高分辨率的图片，分成r*r个小的channel
这样输入就变小了
增加正样本，加快训练速度本文也采用了增加正样本anchor数目的做法来加速收敛，这其实也是yolov5在实践中表明收敛速度非常快的原因。其核心匹配规则为：
(1) 对于任何一个输出层，抛弃了基于max iou匹配的规则，而是直接采用shape规则匹配，也就是该bbox和当前层的anc
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2024-02-13 13:24:18
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文章目录前言一、YOLOv5二、环境要求二、安装环境四、视频目标检测1、导入库2、获取输入视频3、开始目标检测4、关闭和释放五、摄像头目标检测六、结果展示 前言YOLOv5 ? 是COCO数据集上预处理的一系列对象检测架构和模型，代表Ultralytics对未来视觉人工智能方法的开源研究，融合了数千小时研究和开发过程中积累的经验教训和最佳实践。 本文用来记录第一次使用 YOLOv5实现：视频目标
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2024-01-22 12:54:11
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运行YoloV5可选为CPU或GPU环境。默认CPU环境无需配置，GPU环境需要安装与显卡版本对应的cuda，本文即针对GPU环境配置cuda过程。本次安装参考了网上许多教程，结合自己的需求与理解，写下此篇博客，仅做本人总结使用。 【CUDA】cuda安装 （windows10版） 一、前言官方教程二、安装工具的准备1.CUDA toolkit Download2.cuDNN Download三
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2024-01-30 20:12:46
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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
