文章目录前言修改yaml文件（以yolov5s为例）只修改一处将Concat全部换成BiFPN_Add打印模型参数修改common.py修改yolo.py修改train.py1. 向优化器中添加BiFPN的权重参数2. 查看BiFPN_Add层参数更新情况References 前言在之前的这篇博客中，简要介绍了BiFPN的原理，以及YOLOv5作者如何结合BiFPN：【魔改YOLOv5-6.x（
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2024-04-25 13:07:22
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一.提前准备工作1.利用labelimg软件给收集到的图片打标签（具体步骤网上都有）2.下载好yolov5（v6.1）源码（下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5），用pycharm打开。在项目目录下新建了一个train文件夹，train里面创建JPEGimages和Annotations两个文件夹JPEGimages：用以存放我们收集好的需要打标签的
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2024-08-14 20:20:54
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这篇博文介绍一下YOLOv5自带的一个生成标签的方式，前提是有一个已经训练好的权重！！ 1、权重可以来自官方提供的，比如v5的权重包含80类别，如果包含了你要训练的类别，就可以用官方权重去打标签；2、或者你的数据集打好一部分标签，自己先训练出一个权重，用训练出的权重去检测剩下的图片，生成标签文件等等。目录1、利用现有的权重去检测图片，得到标签文
第一步：安装darknetdarknet的源码说明中也已经简单介绍了如何利用数据集训练网络第二步：制作VOC格式数据集网上搜集自己需要的数据集，或自己拍摄相关视频，然后提取帧图片大部分的网络公开数据集已经附带有标注好的xml文件推荐交通领域公开数据集（包含无人驾驶、交通标志、车辆检测三大类）链接如下：【智能交通数据集】一文道尽智能交通领域数据集合集（一） - 飞桨AI Studio - 人工智能学
注：本文只是记录笔者使用yolov5训练自己的数据集的实现过程，不讲原理，如果想学原理请移步点击量比较高的大佬博客，笔者只是大二本科生，如有问题还请多多指教!一，什么是yolov5？“YOLO”是一个对象检测算法的名字，YOLO将对象检测重新定义为一个回归问题。它将单个卷积神经网络(CNN)应用于整个图像，将图像分成网格，并预测每个网格的类概率和边界框。YOLO非常快。由于检测问题是一个回归问题，
1.实战部分1.1 具体操作其实和之前的deepsort没差到github上下载Yolov5_StrongSORT_OSNet下载对应的yolov5去替代原文件中yolov5下载yolov5权重（可以自动下载）和ReID权重（可能要）放到weight里面 ReID权重有点神秘，给的是需要才能下载的，下载之后发现是pth，好像是会格式不对应默认的osnet_x0_25_msmt17.pt也给到你们：
一，准备数据集1.1 挑选照片 公主做的是缺陷检测方向，没有好办法，只能靠人眼，公主试过用阈值分割法来挑选，但是！如果阈值分割法能准确分离缺陷，就不用用yolo了不是？特别是灰度相近，而且每张照片灰度都不同，背景与缺陷灰度对比度很接近，比如左图中的硌伤~特别是背景有噪声的时候如右图，阈值分割法就直接躺平了~ &nbs
2.yolov5代码的训练和转换（1）使用yolov5对数据集进行训练得到pt（2）.torchscript.pt版本模型导出（C++可以对该权重进行加载），通过如下python代码将yolov5训练得到的pt文件转换为torchscript.pt： """Exports a YOLOv5 *.pt model to ONNX and TorchScript formats
Usag
一 模型介绍yoloV5主要是用于目标的检测，针对检测过程中，一些关键点的输出也是至关重要，其中有yolo-face等目标检测+关键点模型，但是目前所有模型都是单分类+关键点的检测，为了设置多分类+关键点检测，这里我在使用单分类+关键点（yolov5-car-plate）的代码基础上进行修改，实现多分类+关键点检测。二 模型修改1 数据代码修改数据代码修改主要是在 utils/plate_data
YOLOv5配置文件与超参数解析一、配置文件1.1模型的深度和宽度1.2Anchors1.3Backbone1.4Head二、初始化超参数2.1hpy超参数2.2训练超参数 以yolov5s.yaml文件为例介绍网络配置文件的参数。一、配置文件1.1模型的深度和宽度# parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.33
前言之前一直鸽了yolov3-tiny的onnx模型修复，今天终于把最后一个bug解决了，如果想直接享受成果的，直接点我的github仓库下载，使用说明都写了，这篇文章呢主要是给大家分享一下思路和过程，希望能够启发更多的人。必要说明本文采用darknet权重直接转换onnx模型的方法。1.没有用ultralytics的pytorch模型，因为那个采用了和yolov5一样的风格，中间涉及五维向量不适
图中最左侧一列的1、2、8、8、4数字表示有多少个重复的残差组件，每个残差组件有两个卷积层和一个快捷链路；不断进行下采样的过程中，输入图片的高和宽不断被压缩，通道数不断被扩张；->从而可以获得一堆的特征层，可以表示注入进来的图片的特征：52，52，256 52×52×75 ->52×52×3×25（20+1+4）26，26，512 会和13×13×1024特征层上采样后的结
YOLOv5学习总结训练效果（持续更新）前言网络结构可视化yolov3yolov4yolov5核心基础内容Mosaic数据增强自适应锚框计算自适应图片缩放Focus结构CSP结构neck部分输出端GIOUDIoUCIOUnms非极大值抑制Yolov5四种网络的深度Yolov5四种网络的宽度 首先感谢江大白大佬的研究与分享，贴上链接深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解 将yolo
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2024-07-24 20:59:58
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Opencv、dnn部署自己的Yolov5模型记录一、环境配置1.opencv == 4.5.1+dnn模块
2.pytorch == 1.8
3.ubuntu18.04二、代码来源1.https://github.com/hpc203/yolov5-dnn-cpp-python-v2 2.https://github.com/ultralytics/yolov5 注：选用第四版。一定是第4版
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2024-05-22 15:02:34
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简介： YOLOv4 （2020.4.23）发布还不到 2 个月，很多人都没来及仔细看。。。突然 YOLOv5 （2020.6.10）又双叕来了。。。 YOLOv5的大小仅有 27 MB，而使用 darknet 架构的 YOLOv4 有 244 MB，对比之下小了近 90%，同时在准确度方面又与 YOLOv4 基准相当。 Github地址：https://github.com/ultralytic
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2024-05-16 09:47:33
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目录Abstract1. Introduction2. Related work2.1 Object detection models2.2. Bag of freebies2.3 Bag of specials3. Methodology3.1. Selection of architecture3.2. Selection of BoF and BoS4. Experiments4.1. E
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2024-08-26 10:36:45
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今年初 YOLO 之父Joseph Redmon宣布推出CV界，引起轩然大波，大家纷纷猜测YOLO是否不会再出v4版，退出历史舞台。今天，YOLOv4重磅发布，作者为俄罗斯开发者 Alexey Bochkovskiy 和两位中国台湾开发者 Chien-Yao Wang、Hong-Yuan Mark Liao。 了解：https://mp.weixin.qq.com/s/tjz9Kz7Of8sCnX
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2024-07-19 16:12:30
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利用YOLOV5训练自己的数据/对于训练模型标注图片应该是一繁琐的过程，推荐一下自动标注 执行以下命令做好准备工作git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # 下载 yolov5 项目
python3 -c "from yolov5.utils.google_utils import gdrive_download; gdrive_d
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2024-03-15 11:45:45
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用yolov5-6.0训练出一个能用来识别街头小广告的模型（也可以被叫做权重，类似yolov5s）。 下面是我这几天来，看了无数个教程得到的总思路，这其中走过的坑实在太多了，解决的bug也太多了，但是当你看到模型训练出来的时候，你会觉得这所有的苦都是值得的。第一步：重装anaconda为什么我把这一步叫做重装anaconda呢？是因为我的anaconda是在学习大学课程python的时候安装的老师
前言本文将介绍YOLOv9的项目获取、项目目录以及单独文件分析。YOLOv9 的进步深深扎根于解决深度神经网络中信息丢失所带来的挑战。信息瓶颈原理和可逆函数的创新使用是其设计的核心，可确保 YOLOv9 保持高效率和高精度。1.模型获取官网连接：https://github.com/WongKinYiu/yolov9/tree/main2.YOLOv9项目目录YOLOv9的项目目录共有9个目录13
