YOLOv5 项目教程 作者：elfin 资料来源：YOLOv5 模型架构图：
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2021-05-26 22:50:44
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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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YOLOv5 项目教程 作者：elfin 资料来源：YOLOv5 1、前言 YOLOv5项目地址：ultralytics/yolov5 项目自发布以来，直到现在仍然在不断改进模型、项目。作者的更新频率很大，很多问题都能够及时解决，当然问题也很多！到写稿此时，项目的device参数仍然无法正常工作
原创
2021-05-26 22:50:21
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Yolov5-on-Flask项目: https://github.com/muhk01/Yolov5-on-Flask 发现自: https://github.com/codingonion/awesome-yolo-object-detection?tab=readme-ov-file#web-
原创
2024-02-28 11:41:20
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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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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
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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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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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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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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 训练和推理
前置条件配置好环境后不用修改代码。即可实现，实时目标检测多达80种物离线的情况下载yoloV5的代码
01.下载网络上的模型
02. 在detect 所在的文件夹下，创建 weights ，并把模型放在这个位置
./weights
03.执行代码
python detect.py --weigh
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2023-08-01 16:43:13
229阅读
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
Python、PyTorch、TensorRT、YOLOv5、目标检测
原创
2023-06-10 05:54:37
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这一篇记录使用pycharm运行yolov5，有关于yolov5环境搭建请看本栏的第一篇文章（是使用Anaconda搭建的cpu虚拟环境）。一. 从官网下载yolov5项目yolov5-v5.0链接 二、pycharm打开yolov5项目打开这个项目 进来之后会弹出虚拟环境创建的窗口，我们已经再anaconda中创建了我们自己的虚拟环境了，所以不用在这里创建。这里选
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2023-11-15 14:12:50
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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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目录一、数据集准备二、项目配置1、安装pytorch和cuda，并创建新项目2、安装所需要的库3、运行detect.py验证4、修改yolov5命令行参数三、开始训练四、训练结果yolov5开源网址：GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 ? in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite一、数据集准备上面这个链接里的数据集
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2023-12-23 15:39:41
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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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? 原作者：K同学啊|接辅导、项目定制? 我的环境： ● 语言环境：Python 3.8 ● 编译器：Pycharm ● 深度学习环境：Pytorch一、 前期准备1. 设置GPU如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPUimport torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import
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2024-04-18 09:47:50
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YOLO总体特点：相比先提出候选框再做检测的two-stage方法，yolo是一种one-stage的检测方法，所以具有速度优势。将物体检测转化为回归问题，输出每个网格对应的归一化 xywh+置信度+类别onehotfeature map，每个网格的feature map对应输出的回归 y损失函数：分类损失+有目标损失+无目标损失+矩形框损失YOLOV1:对PASCAL VOC数据划分7*7网格，
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2024-03-10 22:10:49
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