项目：基于yolov5的舰船检测+pycharm+机器学习+图像检测项目将深度学习的方法引入海洋目标的检测，利用深度神经网络模型强大的学习能力和模型通用性，来实现准确、可靠和快速的目标自动检测和识别，为海洋领域里不同目标的检测、定位和识别等多种应用需求提供技术支持，她对航海运输、海上搜救等都有实际意义。· SAR图像特点 · 应用举例：AIS(Automatic Identification Sy
# 如何在PyTorch中实现YOLOv8
本文旨在指导初学者如何在PyTorch框架中实现YOLOv8。我们将通过分步流程，提供必要的代码和详细注释，帮助你理解每一步的实现。请跟随我们提供的步骤及代码，在自己的环境中成功实现YOLOv8。
## 项目实施步骤
下面是实现YOLOv8的主要步骤：
| 步骤 | 描述 | 子任务
源码文件说明 数据集准备①VOC数据集（此次代码学习用的就是VOC）PASCAL VOC挑战赛是一个世界级的计算机视觉挑战赛，在VOC数据集中，我们将目标区分为20个类别，我上传的目标检测库和语义分割库（新版）的训练集格式均为VOC数据集格式。对于目标检测来讲，VOC数据集有几种划分格式：07+12：使用 VOC07 和 VOC12 的 train+val（共16551）&n
# YOLOv5 ? by Ultralytics, GPL-3.0 license
"""
Run YOLOv5 detection inference on images, videos, directories, globs, YouTube, webcam, streams, etc.
Usage - sources:
$ python detect.py --weights y
我的环境：1.语言：python3.72.编译器：pycharm一、准备数据目录结构展示：yolov5-master paper_data(自己创建的文件夹，数据存放到这里) Annotations(放置.xml文件)
而本文将聚焦于Neck侧的分享，希望能让江湖中的英雄豪杰获益，也希望大家提出宝贵的建议与观点，让这个栏目更加繁荣。 
[net] ★ [xxx]开始的行表示网络的一层，其后的内容为该层的参数配置，[net]为特殊的层，配置整个网络
# Testing ★ #号开头的行为注释行，在解析cfg的文件时会忽略该行
# batch=1
# subdivisions=1
# Training
batch=64
参考：
YOLOV1（
pytorch） 代码讲解
1、数据集分析和处理 首先分析要处理的数据，由于个人电脑内存有限，处理数据，只选取VOC 2007数据集中的6张图片。主要目的是理解YOLO V1的工作原理。 下面是000015.xml的内容：<annotation> <
实现方法整体上，v2对v1的问题进行了优化，通过多个方面进行改进Batch Normalization mAP提升2.4%V2版本舍弃Dropout，卷积后全部加入BatchNormalization网络的每一层的输入都做了归一化，收敛相对更容易通俗来讲，就是对每一层加上干预，使其向我们希望的方面预测批归一化有助于解决反向传播过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，降低对一些超参数（比如学习率、网络参数的
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2024-09-10 19:55:50
142阅读
# 如何选择和实现YOLOv8的PyTorch版本
在深度学习的实践中，选择合适的框架和版本至关重要。YOLOv8是一个广受欢迎的目标检测模型，而PyTorch则是一个强大的深度学习框架。那么，如何选择YOLOv8的PyTorch版本呢？以下是整个流程的总结，以及每一步所需的代码和解释。
## 流程概述
我们可以将整个流程总结为以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-06 06:19:07
1460阅读
复现YOLO v1 PyTorchPaper: [1506.02640] You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection (arxiv.org)Github: EclipseR33/yolo_v1_pytorch (github.com)数据集VOC2007：The PASCAL Visual Object Classes Chall
3.1 配置cfg文件 3.1.1 复制yolov3.cfg（...\darknet-master\cfg目录下）文件并重命名为yolo-obj.cfg（或者其他名字，只要各处对应即可），复制到darknet.exe相同目录下（或者其他目录，输入命令时对应即可）。 &n
手把手教你如何在darknet框架下配置yolo v3目录:什么是darknet如何配置darknet以及测试制作VOC数据集使用yolo v3训练自己的数据什么是darknet可以把darknet看成是一个框架，里面包含了从AlexNet到现在yolo的配置文件，都是基于C实现的，使用者可以根据自己的需求加载网络，来测试或者训练自己的data。以下只截取了一部分。 优
前天晚上的时候看TF文档还是挺费劲的，然后才过了几个小时，激动人心的发现TF的官方文档变得非常漂亮，从入门到一步步的提高写的非常又调理，给人非常容易亲近的感觉，再仔细一看官网，原来是TF1.0发布了。 TF1.0改进了库中的机器学习功能，发布了XLA的实验版本，对Python和Java用户开放，提升了debugging，并且加入和改进了一些高级API，其中包括Keras。一系列新的改进，都会让目
参考代码：https://github.com/abeardear/pytorch-YOLO-v1 参考视频：https://www.bilibili.com/video/BV1DS4y1R7zd?p=4&vd_source=a4e3b0193258dd9e115221e68fda2ac1一、数据加载数据加载需要继承data.Dataset类，其次实现对应的__init__函数、__get
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2024-01-27 19:52:27
307阅读
目录前言0、导入需要的包1、smooth_BCE2、BCEBlurWithLogitsLoss3、FocalLoss4、QFocalLoss5、ComputeLoss类5.1、__init__函数5.2、build_targets5.3、__call__函数总结Reference 前言源码： YOLOv5源码. 导航: 【YOLOV5-5.x 源码讲解】整体项目文件导航. 注释版全部项目文件已上
YOLOv5模型网络结构理解及anchor设置写在前面Yolov5网络结构anchor（锚框）计算与设置详解 写在前面作者最近在做一些目标检测的竞赛，参加了火箭军智箭火眼人工智能挑战赛，科目一排名28，科目二排名23，提升不上去了?。在这个过程中看见了yolov5这个模型的性能以及准确率是这么的优秀，于是果断采用了这个模型作为我们的baseline，当然在这不停的炼丹过程中，遇到了很多的问题，也
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2024-10-12 13:05:06
248阅读
Pytorch模型转换Caffe模型踩坑指南，代码使用的是Github上的工程，地址：https://github.com/longcw/pytorch2caffe 操作环境：ubuntu = 14.04
miniconda 3
caffe
pytorch = 0.2.0 torchvision = 0.1.8
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2024-09-15 19:58:02
241阅读
