本项目基于最新yolov5分支 v5.0(https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v5.0)的yolov5s模型进行剪枝。相关论文：https://arxiv.org/abs/1708.06519在之前的博客有提到相关原理和整体的步骤：先简单介绍一下yolov5模型，网上有很多yolov5模型的详细讲解博客，讲的都很好，但是到了v5.0
目录 控制参数：anchors先验框的配置:backbone主干网络设置:head头部网络设置:yolov5网络整体架构流程 Focus操作相对于一些早期的检测网络，比如faster-Rcnn来说，网络的架构一般分为，图像输入模块，backbone主干网络，Neck颈部模块，检测头Dense Predictio
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2024-06-24 09:44:31
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前言从这篇开始，我们将进入YOLO的学习。YOLO是目前比较流行的目标检测算法，速度快且结构简单，其他的目标检测算法如RCNN系列，以后有时间的话再介绍。本文主要介绍的是YOLOV1，这是由以Joseph Redmon为首的大佬们于2015年提出的一种新的目标检测算法。它与之前的目标检测算法如R-CNN等不同之处在于，R-CNN等目标检测算法是两阶段算法， 步骤为先在图片上生成候选框，然后利用分类
官方代码：https://pjreddie.com/yolo/ pytorch代码链接：https://github.com/ultralytics/yolov3 keras代码链接：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3摘要我们对YOLO做了一些设计上的变化来使得它运行的更好，并对新网络重新训练，也证明了新网络可以工作的很好，它虽然比之前的网络（YOLO v
一、目标检测之YOLOv1You Only Look Once：Unified, Real-Time Object Detection(YOLO: 一体化的，实时的物体检测)论文链接：http://arxiv.org/abs/1506.02640
论文翻译：论文详解： （1） （2）https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916786?utm_source=qq&ut
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2024-08-21 09:05:00
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1.YOLOv5 目录结构├──.github:包含了USSUE_TEMPLATE和workflows，是存一些配置文件的，不太重要，可以不用管他├── data：主要是存放一些超参数的配置文件（如.yaml文件）是用来配置训练集和测试集还有验证集的路径的，其中还包括目标检测的种类数和种类的名称）；还有一些官方提供测试的图片。如果是训练自己的数据集的话，那么就需要修改其中的yaml文件。但是自己的
C# Onnx Yolov8 Detect yolov8n、yolov8s、yolov8m、yolov8l、yolov8x 对比
原创
2023-12-22 09:46:15
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为了验证这些方法的有效性，建立了一个真实世界的百香果视频数据集，其中包括24个视频，每个视频的长度为1分钟。在测试集上的
【YOLOv8性能对比试验】YOLOv8n/s/m/l/x不同模型尺寸大小的实验结果对比及结论参考
原创
2024-06-21 17:01:38
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YOLO（you only look once,能耐的宣言?）对象检测开创性方法之一动机：处理复杂图像信息，人的视觉系统足够快准，例如驾驶，但如今系统采取1。重复用分类器的方式，DPM，detect目标的不同位置，可缩放，滑行2。R-CNN：①generate potential bounding boxes② classification③后处理修正边框，消重复，依据其它目标重新定位（
1. 网络在模型中，通过传入输入层image_input、每层的anchor数num_anchors//3和类别数num_classes，调用yolo_body()方法，构建YOLO v3的网络model_body。其中，image_input的结构是(?, 416, 416, 3)。model_body = yolo_body(image_input, num_anchors // 3, num
参考 :http://www.linuxso.com/command/nc.htmlNC 全名 Netcat (网络刀)，作者是 Hobbit && ChrisWysopal。因其功能十分强大，体积小巧而出名，又被大家称为“瑞士军刀”。nc - TCP/IP swiss army knifenc 常用于溢出、反向链接、上传文本等。其实是一个非标准的 telnet 客户端程序。也是一
前言：之前几篇讲了cfg文件的理解、数据集的构建、数据加载机制和超参数进化机制，本文将讲解YOLOv3如何从cfg文件构造模型。本文涉及到一个比较有用的部分就是bias的设置，可以提升mAP、F1、P、R等指标，还能让训练过程更加平滑。1. cfg文件在YOLOv3中，修改网络结构很容易，只需要修改cfg文件即可。目前，cfg文件支持convolutional, maxpool, unsample
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2024-10-09 11:26:30
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YOLO系列，YOLOv1学习总结YOLOv1总体网络结构1. 卷积部分结构2. 全连接层部分怎么转换成7×7×30(1) anchor置信度(2) anchor位置大小(3) 类别预测分数3.损失（1）位置损失参数解释为什么采用均方差？（2）置信度损失参数解释（3）类别损失参数解释缺点总结 YOLOv1总体网络结构 总体结构如上图，就是通过一个卷积神经网络，直接对目标检测预测框的 类别、x、y
写在前面： yolo3的了解，需要在yolo1和yolo2的基础上 yolo1： yolo2： . yolo3的论文介绍的相对简单，主要还是需要阅读实现代码。自己阅读版本链接：https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3。 并重新训练了自己的数据，来更好的理解yolo3。 yolo3的解读，论文和实现工程以及其他博主的解读，然后根据自己的理解，完
文章目录一、数据集二、网络结构三、完整文件目录介绍四、测试分析一、数据集1、数据格式：图像数据（JPG格式），采用labelme标注后的图像（XML格式），训练需要的TXT格式 2、数据来源：公共火灾数据库或特定行业机构收集的火灾图像数据 3、数据获取方式：通过API接口或数据下载平台获取数据 4、数据特点：包含火灾和非火灾图像样本，标记了火灾区域的相关信息 5、数据规模：2059张火灾图像样本二
一、整体网络 本文结合YOLOv5网络进行讲解，通过与YOLOv5网络进行比较，进一步理解YOLOv8，尽快上手。(1) YOLOv5(2)YOLOv8 <1> 大体结构 <2> 详细结构 <3> 实例展示 上图中的d和w分别代表不同类型YOLOv8网络(yolov8n、y
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2024-07-16 13:42:35
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https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/modelshttps://docs.ultralytics.com/models/yolov8/#supported-tasks
原创
2023-08-28 00:12:35
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git clone https://github.com/ultralytics/ultralyticscd ultralytics/pip install ultralyticshttps://github.com/ultralytics/assets/releases下载权重yolov8n.pt 需要创建文件夹weights 和datademoyolo detect p
原创
2024-02-23 12:03:10
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YOLOv8 是来自 Ultralytics 的最新的基于 YOLO 的对象检测模型系列，提供最先进的性能。官方开源地址： https://github.com/ultralytics/ultralyticsgithub.com/ultralytics/ultralyticsMMYOLO 开源地址： https://github.com/open-mmlab/mmyolo/bl
原创
2023-08-22 14:58:45
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