yolov5-v yolov5 yolov 6.1
【pytorch】目标检测：新手也能彻底搞懂的YOLOv5详解
YOLOv5是Glenn Jocher等人研发，它是Ultralytics公司的开源项目。YOLOv5根据参数量分为了`n、s、m、l、x`五种类型，其参数量依次上升，当然了其效果也是越来越好。从2020年6月发布至2022年11月已经更新了7个大版本，在v7版本中还添加了语义分割的功能。本文以YO ......
yolov7实战
[TOC] > YOLOV7主要的贡献在于： 1.将模型重参数化引入到网络架构中，重参数化这一思想最早出现于REPVGG中。 2.标签分配策略采用的是YOLOV5的跨网格搜索，以及YOLOX的匹配策略。 3.提出的一个新的E-ELAN高效网络架构，以高效为主。 4.提出了辅助头的一个训练方法RepC ......
WIN10 VS2022 yolov5环境搭建
OpenCV:https://opencv.org/releases/ 下载opencv-4.8.0-windows.exe,安装,环境变量-系统变量-Path C:\OpenCV\build\x64\vc16\bin 新建项目,配置项目属性.x64 Debug... C/C++ 常规 附加包含目录 ......
【YOLOv5】一些网上找不到答案的报错解决方案
# AssertionError: Label class 4 exceeds nc=4 in /xxxxxx解决方法 ## 原因 一般是由于数据集的标签文件出现的类别数与自己设置的nc类别数不符。 例如我原本要检测5类目标，则标签序号为0、1、2、3、4，nc数设置为5，如图： ![自定义的yam ......
6.1 C++ STL 序列映射容器
Map/Multimap 映射容器属于关联容器，它的每个键对应着每个值，容器的数据结构同样采用红黑树进行管理，插入的键不允许重复，但值是可以重复的，如果使用`Multimap`声明映射容器，则同样可以插入相同的键值。Map中的所有元素都会根据元素的键值自动排序，所有的元素都是一个`Pair`同时拥有... ......
JimuReport v1.6.1版本发布，修复 Freemarker 模板注入高危漏洞
## 1.6.1 ### 2023-08-16 #### 更新 ##### #升级日志 > 【漏洞通知】修复Freemarker注入漏洞，危害等级：高危 > > 描述：Freemarker模板注入导致远程命令执行, 远程攻击者可利用该漏洞调用在系统上执行任意命令。 ###### Issues处理 - ......
《yolov5 如果针对一个模型权重反复增加样本训练》
如果你已经有了一个 YOLOv5 的模型权重，要使用新的图像数据进行优化，您可以使用以下方法来获得新的模型权重： 1.重新训练模型：将新的图像数据与原有的图像数据一起作为训练数据，以更快的速度重新训练模型。 2.增量式学习：在原有的模型权重的基础上，通过训练新的图像数据来进行更新。 3.迁移学习：使 ......
基于YoloV8的人体骨架提取代码编写时遇到的问题
# 1、获取骨架端点的xy轴位置 在最初进行编写的时候，我借鉴了网上的代码，其中出现最多的便是`bboxes_keypoints = results[0].keypoints.cpu().numpy().astype('uint32')`，但是实际运行时往往会报错`AttributeError: ' ......
yolov5实战
[TOC] > 本文使用NEU-DET数据集和yolov5算法对钢材表面的六种常见缺陷进行检测。 ### 1.处理数据 #### (1)读入数据和标签 展开代码 ``` python class LoadImagesAndLabels(Dataset): # for training/testing ......
Yolov3--Darknet53实战
[TOC] > Yolov3取消池化和全连接层，全部由53个卷积层组成，又名Darknet53，采用多scale，每个scale包含三种候选框，对不同的特征图进行融合后再预测（感受野大的上采样后与感受野相对较小的融合）。利用coco数据集对模型进行训练，最后返回物体所在位置以及物体的类别（回归和分类 ......
【wordpress开发必备】新增必填字段相关函数和钩子，适用6.1版本
当表单包含多个必填字段时，它们的标签可能带有一个带有图例的星号，以说明这些字段是必填的。为了减少代码重复并帮助维护全局一致的标记，WordPress 有两个新函数：wp_required_field_indicator()和wp_required_field_message()。如果主题和插件至少需... ......
6.1 U-boot的使用
由于Ubuntu出现了一些问题，后面都是使用正点原子官方版本。 一、U-boot使用 1. U-boot源码 Linux 系统要启动需要通过 bootloader 程序引导，也就说芯片上电以后先运行一段 bootloader 程序。这段 bootloader 程序会先初始化 DDR 等外设，然后将 ......
v831-c-yolov2例程解析
没错，自从把ubuntu搞坏之后无奈把之前的例程全删了，因此所有的笔记都没了，又得从新分析一遍 main函数 先从最简单的main分析 此函数主要创建一个屏幕句柄用来显示，然后调用nn_test来开始yolov2的操作，并且传入画布，显示等都在里面操作，最后跳出来后摧毁屏幕 nn_test函数 此函 ......
YOLOv5目标检测模型
# YOLOv5目标检测模型 ## 环境配置 ##### 1、安装Anaconda 打开命令行输入conda -V检验是否安装及当前conda的版本 ##### 2、conda常用的命令 1）conda常用的命令 ~~~python conda list ~~~ 2）查看当前存在哪些虚拟环境 ~~~ ......
6.1 从全连接层到卷积层
我们之前在用fashion_mnist数据集进行分类的时候，都是将图片展成了一个一维的张量(向量)作为输入，但是这样丢失了图片的空间信息。我们改变一下：将图片本身作为二维张量(矩阵)输入进去，并且把隐藏层表示也变成二维的，这样，权重就从二维变成了四维：隐藏层节点的 (h' * w') 个值，每一个值 ......
6.1 静态链接
像Linux LD程序这样的静态链接器(static linker)以一组可重定位目标文件和命令行参数作为输入，生成一个完全链接的、可以加载和运行的可执行目标文件作为输出。输入的可重定位目标文件由各种不同的代码和数据节(section)组成，每一节都是一个连续的字节序列。指令在一节中，初始化了的全局 ......
YOLOv6在LabVIEW中的推理部署（含源码）
# 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。如何使用python进行该模型的部署，官网已经介绍的很清楚了，但是对于如何在LabVIEW中实现该模型的部署，笔者目前还没有看到相关介绍文章，所以笔者在实现YOLOv6 ONNX 在LabVIEW中的部署推理后，决定和各 ......
YOLOV8模型训练+部署
1、YOLOV8简介 YOLOV8是YOLO系列另一个SOTA模型，该模型是相对于YOLOV5进行更新的。其主要结构如下图所示： 从图中可以看出，网络还是分为三个部分： 主干网络（backbone），特征增强网络(neck)，检测头(head) 三个部分。 主干网络： 依然使用CSP的思想，改进之处 ......
CPU环境下运行基于yolov5的行人检测代码（pedestrain detection based on yolov5 in CPU）
最近在捣腾基于 yolov5 的行人检测代码，在 github 上下载一个案例之后因为没用 GPU 运行一直碰壁，出现了许多 bug，现在整理了下 error 和解决方法，成功调试出了基于 yolov5 的行人检测代码，分享给大家~ 1. 运行环境：window10，CPU，Visual Studi ......
再见RestTemplate，Spring 6.1新特性：RestClient 了解一下！
在最近发布的Spring 6.1 M2版本中，推出了一个全新的同步HTTP客户端：`RestClient`。用一句话来让Spring开发者认识`RestClient`的话：像`WebClient`一样具备流畅API的`RestTemplate`。所以，`RestClient`的使命就是淘汰已经有14 ......
yolov5环境配置
基本配置： 操作系统：windows10IDE：Pycharmpython版本：anaconda Pyhon3.8pytorch版本：torch 1.10.0cuda版本：11.3显卡：RTX 2060 super ①安装pytorch-gpu版本 下载离线安装包，地址：https://downlo ......
yolov5 目标检测代码
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__ = ......
检测点 6.1
# 检测点 6.1 ## 1. 在代码中使用栈 （1）我们首先要有一段可当作栈的内存空间。如前所述，这段空间应该由系统来分配。我们可以在程序中**通过定义数据来取得一段空间**，然后将这段空间当作栈空间来用。 （2）栈：记住以下三点应该差不多了 1. 任意时刻 ss:sp 指向栈顶 2. 当栈为空时 ......
yolov5的训练策略
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 ......
YOLOv5中的Focus层
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 ......
YOLOv5/YOLOV4中的SPP/SPPF
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 ......
yolov5中的图片自适应缩放
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 ......
yolov5的自适应锚框讲解
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 ......
yolov5中的s，m，l，x表示什么意思
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 ......