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
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
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
转载
2024-09-10 19:55:50
142阅读
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> <
YOLO3 部署与测试YOLO3的GitHub地址：https://github.com/ultralytics/yolov3选择部署的平台是极链AI云平台 优势：价格便宜，按实际使用时间扣费，适合学生进行科研探索；使用灵活，即用即停；选择较多，可以选择不同的Pytorch、Python、CUDA版本。 官网：https://cloud.videojj.com选择的机器是Tesla V100 12
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。 
