yolov5 yolov best 1109

import torch import cv2 import time import os box_color = (0, 255, 0) def get_milsecond(): t = time.time() return (int(round(t * 1000))) if __name__ = ......

yolov5——训练策略 前言 1. 训练预热——Warmup 1.1 what是Warmup 1.2 why用Warmup 1.3 常见Warmup类型 1.4 yolov5中的Warmup 2. 自动调整锚定框——Autoanchor 2.1 what是anchor 2.2 why用anchor ......

一、背景介绍 Focus层是在YOLOv5中被提出来的。感觉像是一种特殊的下采样的方式。 1.下采样 下采样就是一种缩小图像的手法，用来降低特征的维度并保留有效信息，一定程度上避免过拟合，都是以牺牲部分信息为代价，换取数据量的减少。下采样就是池化操作。但是池化的目的不仅如此，还需要考虑旋转、平移、伸 ......

目录 一、SPP的应用的背景 二、SPP结构分析 三、SPPF结构分析 四、YOLOv5中SPP/SPPF结构源码解析（内含注释分析） 一、SPP的应用的背景 在卷积神经网络中我们经常看到固定输入的设计，但是如果我们输入的不能是固定尺寸的该怎么办呢？ 通常来说，我们有以下几种方法： （1）对输入进行 ......

自适应图片缩放-针对不同的目标检测算法而言，我们通常需要执行图片缩放操作，即将原始的输入图片缩放到一个固定的尺寸，再将其送入检测网络中。YOLO 系列算法中常用的尺寸包括416 * 416，608 * 608 等尺寸。 原始的缩放方法存在着一些问题，因为在实际的使用中的很多图片的长宽比不同，所以在进 ......

现在网路上关于yolov5的自适应锚框策略都是一笔带过，今天专门来说一下这个 像之前的 YOLOv3、YOLOv4，对于不同的数据集，都会计算先验框 anchor。然后在网络训练时，网络会在 anchor 的基础上进行预测，然后输出预测框，再和标签框进行对比，最后就进行梯度地反向传播。 在 YOLO ......

在YOLOv5中，S、M、L、X是用来表示不同的检测器尺寸或大小的标签。它们指的是YOLO检测器的不同变体，其主要区别在于其基础网络架构和输入图像的分辨率。 以下是它们的具体含义： 1. YOLOv5s（Small）：这是YOLOv5中的最小尺寸变体。它具有相对较小的模型尺寸和输入图像分辨率，适用于 ......

论文：还没发布 ultralytics官方测试的精度，与v5，v6比较 从官方给的精度看v8比v6在相同型号的模型下，v8比v6精度更高高，参数更少，计算量更少，例如S型号 整体框架 yolov8主要改进之处： 网络结构： 骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 ......

ONNX，即 Open Neural Network Exchange ，是微软和 Facebook 发布的一个深度学习开发工具生态系统，旨在让 AI 开发人员能够随着项目发展而选择正确的工具。 ONNX 所针对的是深度学习开发生态中最关键的问题之一，在任意一个框架上训练的神经网络模型，无法直接在另 ......

续[yolov5实战之二维码检测](https://www.cnblogs.com/haoliuhust/p/15362819.html) [toc] # 前沿 在上一篇yolov5的博客中，我们用yolov5训练了一个二维码检测器，可以用来检测图像中是否有二维码，后续可以接一个二维码解码器，就可以 ......

# 如何使用YOLOv8训练自己的模型和进行预测 ## 准备文件夹 删除重复的照片。然后以图片采集的日期新建一个文件夹，如“2023.6.19”，并在其中新建一个名为VOCdevkit的文件夹，VOCdevkit里面创建一个名为JPEGImages的文件夹存放需要打标签的图片文件；再创建一个名为An ......

【深度学习】总目录 输入端：数据增强、锚框计算等。 backbone：进行特征提取。常用的骨干网络有VGG，ResNet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，CSPDarknet 53，Swin Transformer等。（其中yolov5s采用CSPDarknet 53 ......

# PAT Advanced 1012. The Best Rank ## 1. Problem Description: To evaluate the performance of our first year CS majored students, we consider their gra ......

之前的二分大多数都是整数类型的,今天又学到一种新型的二分,浮点数的二分,浮点数的二分可太巧妙了.且听我细细分说::OpenJudge - 2018:Best Cow Fences #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=1e5 ......

论文:《YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors》2022.7 CVPR 整体框架 在本文复现的yolo7版本 下图是yolov7的网络结构图(来自一位b站up ......

本文链接：https://www.cnblogs.com/wanger-sjtu/p/17470388.html 本文是 [OpenAI gpt-best-practices ](https://platform.openai.com/docs/guides/gpt-best-practices) ......

这里介绍Github上 5 个增长最快的开源项目，它们为原有的解决方案提供了更加具有成本效益的替代方案，并为开发者、数据分析师和企业提供了高可用的工具产品。利用开源的优势，这5个项目拓展了强大而有效的解决方案，是值得收藏、分享以及探索尝试的。 **1. ChatGLM-6B：Open Source ......

安装 anaconda 用来管理虚拟环境 创建一个虚拟环境，创建虚拟环境的时候指定python版本 我这里选择3.9 将yolov5的python代码从github上搞下来，用pycharm打开-打开项目 ，打开之后用终端进入之前我们 创建的那个虚拟环境里面 pycharm不同的版本 配置解释器的界 ......

问题： train训练得出的P\R\map全部为0 上网寻找寻找答案，大部分给出的原因解释如下： ①文件夹格式（名称和架构）有问题，这属于基本内容，不应该出错的。 ②pytorch和cuda版本不对应。关于这部分可以参考链接：https://blog.csdn.net/jhsignal/articl ......

## 1. Yolov3-Tiny模型 - YOLOv3-Tiny 网络模型一共有24层，包括13个卷积层，6个最大池化层，2个route层，1个上采样层以及2个输出Yolo层。 - 一共有13层卷积层，网络参数及计算量适中，适合在ZYNQ嵌入式平台上加速。 ### 1.1 卷积层 - 目的：提取输 ......

## CUDA报错解决 ~~~bash # 报错详情 AssertionError: CUDA unavailable, invalid device 0 requested ~~~ ### 查看cuda版本 先看一下电脑是否支持`GPU`，打开任务管理器就能查看（`ctrl+shift+esc`） ......

#### 问题1： 怎么算输出的维度？ 方法1：我们可以直接导出 pt 为 onnx 文件，使用 Netron 来看即可。 python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx --simplify # --simplify 帮助我们看每个维度是多 ......

Use well defined and consistent names for tables and columns (e.g. School, StudentCourse, CourseID …). Use singular for table names (i.e. use StudentC ......

# YOLOV5实时检测屏幕 [TOC] 注：此为笔记 目的：保留模型加载和推理部分，完成实时屏幕检测 实现思路： 1. 写一个实时截取屏幕的函数 2. 将截取的屏幕在窗口显示出来 3. 用OpenCV绘制一个窗口用来显示截取的屏幕 4. 在detect找出推理的代码，推理完成后得到中心点的xy坐标 ......

参考视频：YOLOv7论文，网络结构，官方源码，超详细解析 参考博客：YOLOV7详细解读（一）网络架构解读 总体来说框架也是没有大的变化，但是Block应该是精心设计过的，ELAN有点像Inception模块，加上RepVgg的结构重参数化，还有SPP魔改，总体感觉就是网络过于复杂，而且和v6同期 ......

# yolov5内存分布分析 ## Transpose输出分析 假设batch_size为1，yolov5有三个输出，shape分别是： - （1,3,80,80,85) - （1,3,40,40,85) - （1,3,20,20,85) 其中3代表anchor数量，20*20代表feature_m ......

1. 前言 YOLOv6是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，致力于工业应用。它支持模型训练、推理及多平台部署等全链条的工业应用需求，并在网络结构、训练策略等算法层面进行了多项改进，能够同时专注于检测的精度和推理效率。 与其他yolo模型的性能对比： YOLOv6-N在COCO数据集上精度为35. ......

诈骗题。给了个模数但是答案根本达不到那个级别。 先提前给出一个引理，如果长度为 $2n$ 的 $s$ 有 $s[1,n]=s[n+1,2n]$ 并且 $s[1,m]=s[m+1,2m](mn-x$，那么就有最左边和最右边的 $n-border$ 串相等。两个拼起来，根据引理就有更小的循环节，这是不被 ......

## 目标检测YOLO系列 ### YOLOv1 - blogs1:[YOLOv1算法理解](https://www.cnblogs.com/ywheunji/p/10808989.html) - blogs2:[YOLO v1深入理解](https://zhuanlan.zhihu.com/p/4 ......

yolov4 论文:《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》 yolov4整体框架 借鉴b站一位up的图： 相比于yolov3改进之处 网络结构: Backbone:DarkNet53 => CSPDarkNet53 Neck: ......