我会持续分享一些编程和机器学习相关的心得或理解，感兴趣的可以关注下^-^!!!趣闻震惊：YOLO之父宣布退出CV界：出于道德考虑，不希望算法用于军事和隐私 这意味着，经过多个版本的迭代，越来越好的yolo将不会迎来根正苗红的新版本Yolo v4了，这确实是令人遗憾的事情，不过，对于YOLO之父给出的理由：“不希望算法用于军事和隐私”，却能看的出，YOLO之父是一个有责任心、有担当、胸怀
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2024-10-14 17:55:14
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Faster-Rcnn训练训练命令# 训练
python trainval_net.py --dataset pascal_voc --net vgg16 --bs 4 --nw 0 --lr 0.001 --lr_decay_step 5 --cuda–bs batchsize一次训练所选样本数–nw number worker 取决于GPU能力，不行就取0，慢一点–lr 学习率[session
YOLO是Joseph Redmon为主要作者，在2015年提出的第一个基于单个神经网络的目标检测系统。也是一种新的目标检测算法。在YOLO发布之前，例如RCNN等一系列目标检测算法都是使用二阶段目标检测，YOLO用一阶段代替二阶段，显著提高了算法执行的效率。在精度满足要求的情况下提高了速度，在当时引起了很大的反响。本文主要是从YOLO的发展过程角度，避免大量文字的输入，只从每一个版本的改进的角度
作为在one-stage Detection领域中，存在两类领军级别的检测器，大部分的one-stage的检测器都或多或少能看到这两者的影子，这两个就是YOLO和SSD。 本文主要从思想上对比YOLO和SSD的区别，以及YOLO和SSD的进化历程，若对相关算法没有阅读过的朋友，可以先去看论文，相关论文地址： SSD：Single Shot MultiBox Detector YOLO：You On
PyTorch与YOLOv5的关系
在计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）系列模型因其优秀的实时物体检测性能而备受欢迎。而作为支持YOLOv5的重要框架之一，PyTorch为其提供了强大的深度学习工具与库，使得开发者可以快速构建并训练高效的物体检测模型。本文将深入探讨PyTorch与YOLOv5之间的关系，涵盖各个版本的对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和
一、前言YOLOv5是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它是YOLO系列的一个延申，其网络结构共分为：input、backbone、neck和head四个模块，yolov5对yolov4网络的四个部分都进行了修改，并取得了较大的提升，在input端使用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放； 在backbone端使用了Focus结构与CSP结构；在neck端添加
# 如何实现"yolov5 pytorch cuda的关系"
## 流程概述
以下是实现"yolov5 pytorch cuda的关系"的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 下载yolov5代码库 |
| 2 | 安装PyTorch |
| 3 | 修改yolov5源码以支持CUDA |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 推理模型 |
## 具体
原创
2024-05-09 04:45:43
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opencv学堂1、与YOLO V4的区别Yolov4在Yolov3的基础上进行了很多的创新。比如输入端采用mosaic数据增强，Backbone上采用了CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock等方式，Neck中采用了SPP、FPN+PAN的结构，输出端则采用CIOU_Loss、DIOU_nms操作。因此Yolov4对Yolov3的各个部分都进行了很多的整合创新。这里给出YO
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2024-05-02 09:34:00
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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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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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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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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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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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文章目录一、前言1.结构图2.步骤3.loss值二、手识别0.图片1.下载项目框架2.标签分类3.训练4.测试三、总结 一、前言小王在毕设之余疯狂追剧，最近痴迷于《权利的游戏》中龙母的美貌，太?了 当然，二丫 和 雪诺 的故事线也非常好看，我喜欢剧透，欢迎大家向我剧透。? 当然了，小王也不能忘记毕设进度啦——好像是什么手语识别来着？哈哈哈哈，用最近了解的yolo跑个模型测试一下下吧，嘻嘻，效果还
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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