YOLO损失函数第10页

用yolov5训练自己的模型并测试

训练模型1、首先将数据集放在根目录下，名字一定要是images和labels，里面的目录名字最好为train和val，要不然系统会判别不出来2、然后复制一份coco128改名字为mydata.yaml，然后修改里面的内容3、最后修改train.py文件第三行的参数为mydata.yaml，让他指定自己的训练数据defparse_opt(known

今天也没有烦恼·2024-02-04 18:45

yolov7中的mosaic增强实现原理

yolov7源码链接：GitHub-WongKinYiu/yolov7:Implementationofpaper-YOLOv7:Trainablebag-of-freebiessetsnewstate-of-the-artforreal-timeobjectdetectors

chen_znn·2024-02-04 17:49

YOLOv8进阶 | 如何用yolov8训练自己的数据集（以安全帽佩戴检测举例）

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法的最新版本。

小哥谈·2024-02-04 15:25

AutoEncoder自动编码器、VAE变分自编码器、VQVAE量子化（离散化）的自编码器

的概率理解（三）AutoEncoder的局限VAE变分自编码器（VariationalAutoEncoder）（一）VAE简介（二）VAE的概率理解（三）VAE与AE（三）VAE与GAN（四）VAE的损失函数

丁希希哇·2024-02-04 14:43

Yolov8方法笔记

目录1、安装yolov8的虚拟环境（1）创建虚拟环境（2）安装pytorch编辑2、下载yolov8模型3、解压缩，解压后的文件4、将转换数据集（以口罩检测为准）5、配置和执行6、验证7、测试1、安装yolov8

我闻如是·2024-02-04 12:04

02神经网络的学习及代码实现

引入损失函数指标，学习的目的是以该损失函数为基准，找出尽可能小的损失函数的值。1、从数据中学习从数据中学习规律，模式，避免人为介入。先从图像中提取特征量，再用机器学习技术学习这些特征量的模式。

我闻如是·2024-02-04 12:04

yolov作者简介

地址：‪JosephRedmon‬-巨人学术搜索‬‬(cljtscd.com)他提出了最著名的YOLO算法。其中YOLOV1的引用量达到了40287次。

我闻如是·2024-02-04 12:34

onnx转换为rknn置信度大于1，图像出现乱框问题解决

前言环境介绍：1.编译环境Ubuntu18.04.5LTS2.RKNN版本py3.8-rknn2-1.4.03.单板迅为itop-3568开发板一、现象采用yolov5训练并将pt转换为onnx，再将onnx

zfenggo·2024-02-04 11:45

基于YOLOv8算法的照片角度分类项目实践

目录一、任务概述二、YOLOv8算法简介2.1算法改进2.2算法特点2.3网络结构2.4性能比较三、工程实践3.1安装算法框架库ultralytics3.2库存照片预处理3.2.1提取所有图片3.2.2

钱彬 (Qian Bin)·2024-02-04 11:33

使⽤COCO数据集训练YOLOX

(yolox)xuefei@f123:/mnt/d/BaiduNetdiskDownload/CV/YOLOX$lsLICENSEREADME.mdassetscheckpointsdemoexpsrequirements.txtsetup.pytoolsyoloxMANIFEST.inYOLOX_outputsbuilddatas

a flying bird·2024-02-04 11:01

YOLO部署实战（1）：YOLO数据集制作

FasterR-CNN，YOLO，SSD等目标检测网络所需要的数据集，均需要借此工具标定图像中的目标。生成的XML文件是遵循PASCALVOC的格式的。

马上到我碗里来·2024-02-04 11:01

YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读

YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读一、前言二、我的环境三、yolov5s.yaml源文件内容四、Parameters

Prime's Blog·2024-02-04 11:01

YOLOv5算法进阶改进（15）— 引入密集连接卷积网络DenseNet

前言：Hello大家好，我是小哥谈。DenseNet（密集连接卷积网络）是一种深度学习神经网络架构，它在2017年由GaoHuang等人提出。DenseNet的核心思想是通过密集连接（denseconnection）来促进信息的流动和共享。在传统的卷积神经网络中，每个层的输入只来自于前一层的输出。而在DenseNet中，每个层的输入不仅来自于前一层的输出，还来自于之前所有层的输出。这种密集连接的方

小哥谈·2024-02-04 11:30

GAN知识点（一）：GAN的网络结构与损失

其次，我们介绍GAN的损失函数以及相关的训练过程。2.生成对抗网络模型架构GAN是一种生成对抗学习方式的深度学习神经网络框架，由IanJ.Goodfellow于2014年首次推出。

Arya算法笔记·2024-02-04 10:07

代码随想录算法训练营第三十九天|518. 零钱兑换 II

518.零钱兑换IIpublicstaticintcoinChange(int[]coins,intamount){//找出最后一步//定义损失函数定义记忆化存储基本单元//状态转移方程f(n)=f[n

m0_37767445·2024-02-04 09:55

互联网加竞赛基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是

Mr.D学长·2024-02-04 07:55

机器学习：Softmax回归（Python）

logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass:"""逻辑回归，采用梯度下降算法+正则化，交叉熵损失函数

捕捉一只Diu·2024-02-04 04:27

Codeforces Gym 100733A Shitália 计算几何

cid=88994#problem/ADescriptionAftersuddenlybecomingabillionaire,ShiadoptedYOLOashismottoanddecidedtobuyasm

weixin_34075268·2024-02-04 00:52

LLM App SDK：LangChain vs. LlamaIndex

新缸中之脑·2024-02-03 20:28

深度学习——训练过程实时可视化损失函数走势（附代码）

深度学习训练过程实时可视化损失函数可以帮助我们更好地了解模型的训练情况，从而做出更合理的训练决策。

佐咖·2024-02-03 19:30

pix2pix图像着色学习记录（pytorch实现）

1、BCELossBCELoss（binary_crossentropy）二分类交叉熵损失函数，用于图片多标签分类，n张图片分m类，会得到n*m的矩阵，经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1，然后通过如下公式计算得到

欧拉雅卡·2024-02-03 19:17

基于YOLOv7算法的高精度实时海上船只目标检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv7）

摘要：基于YOLOv7算法的高精度实时海上船只目标检测系统可用于日常生活中检测与定位海上船只目标，此系统可完成对输入图片、视频、文件夹以及摄像头方式的目标检测与识别，同时本系统还支持检测结果可视化与导出

BestSongC·2024-02-03 17:57

基于YOLOv8的船舶目标检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）

博主简介AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富；原创自研系列，2024

AI小怪兽·2024-02-03 17:26

计算机设计大赛深度学习 python opencv 火焰检测识别

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1

iuerfee·2024-02-03 16:31

目标检测中的损失函数汇总

和图像分割中将损失函数分为基于分布，基于区域以及基于边界的损失函数不一样，目标检测经常可以认为由2类最基础的损失，分类损失和回归损失而组成。

senbinyu·2024-02-03 16:29

手写数字生成——基于pytorch对抗生成网络GAN

手写数字生成——基于pytorch对抗生成网络GAN1.任务目的2.导包3.下载数据集4.网络组成1.生成器2.判别器3.损失函数BCEloss5.参数设定6.训练模型7.查看效果1.任务目的基于minist

萘菏萘荷·2024-02-03 16:58

目标检测任务的调研与概述

1.2目标检测的损失函数都有那些？1.2.1类别损失：1.2.2位置损失：1.3目标检测的评价指标都有那些？1.4目标检测有那些常见的数据集？

Alexa2077·2024-02-03 16:56

Colab平台使用（GPU、挂载、tf版本、运行py脚本、设置点击脚本）

重点：选择GPU、挂载谷歌云端、选择tf版本、运行py脚本、设置点击不断连脚本针对yolo模型的训练谷歌云端上传项目打开谷歌云端，类似百度网盘上传本地的项目到云端创建colab笔记本进入想保存Notebook

土Bo鼠·2024-02-03 13:39

[图像算法]-(yolov5.train)-GPU架构中的半精度fp16与单精度fp32计算

GPU架构中的半精度与单精度计算由于项目原因，我们需要对darknet中卷积层进行优化，然而对于像caffe或者darknet这类深度学习框架来说，都已经将卷积运算转换成了矩阵乘法，从而可以方便调用cublas库函数和cudnn里tiling过的矩阵乘。 CUDA在推出7.5的时候提出了可以计算16位浮点数据的新特性。定义了两种新的数据类型half和half2.之前有师弟已经DEMO过半精度

蒸饺与白茶·2024-02-03 13:54

【AI数字人-论文】DINet论文解读

DINet方法形变修补损失函数perceptionlossGANlossLip-syncloss实现细节参考如下图所示，人脸视觉配音（Facevisuallydubbing）旨在根据输入的驱动音频同步源视频中的嘴型

马鹤宁·2024-02-03 11:08

计算机视觉实战项目4（单目测距与测速+摔倒检测+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A_路径规划+行人车辆计数+动物识别等）

基于YOLOv5的无人机视频检测与计数系统摘要：无人机技术的快速发展和广泛应用给社会带来了巨大的便利，但也带来了一系列的安全隐患。

阿利同学·2024-02-03 10:03

在树莓派下使用NCNN部署YOLOv5-lite

在树莓派下使用NCNN部署YOLOv5-lite前置的开发环境操作可以先看这篇文章：树莓派下部署NCNN_树莓派部署神经网络我这里的yolov5-lite的param文件和bin文件是参考这个github

TTao9·2024-02-03 09:12

YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection

Experiments2.1ImplementationDetails2.2Pre-training2.3AblationExperiments2.3.1预训练数据2.3.2对RepVL-PAN的消融研究2.3.3文本编码器2.4Fine-tuningYOLO-World2.5Open-VocabularyInstanceSegmentation2.6Vis

猛码Memmat·2024-02-03 09:41

1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）

CNN损失函数KL散度，交叉熵B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是

CQU_JIAKE·2024-02-03 07:23

计算机设计大赛深度学习 YOLO 实现车牌识别算法

文章目录0前言1课题介绍2算法简介2.1网络架构3数据准备4模型训练5实现效果5.1图片识别效果5.2视频识别效果6部分关键代码7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于yolov5的深度学习车牌识别系统实现该项目较为新颖

iuerfee·2024-02-03 07:20

PyTorch][chapter 13[李宏毅深度学习][Semi-supervised Linear Methods-2]

PCA和AutoEncoder的关系PCA的缺点PCAPython例子一PCA-AnotherPointofview以手写数字7的图像为例，它由不同的笔画结构组成,分别为则手写数字7可以表示为上图1.1损失函数我们要找到一组向量使得最小

明朝百晓生·2024-02-03 07:44

YOLO部署实战（2）：使用OpenCV优化视频转图片流程并设置帧数

在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV是一个强大的开源库，它为处理图像和视频提供了丰富的工具和功能。本文将介绍如何使用OpenCV将视频文件转换为一系列图片，并演示如何通过设置转换的帧数来优化这一过程。1Win10配置OpenCV在Windows操作系统上安装OpenCV可以通过以下步骤完成。请注意，这里提供的是基于OpenCV4.x版本的安装步骤。如果有新版本发布，建议查阅官方文档以获取最新信

马上到我碗里来·2024-02-03 07:31

机器学习_13_SVM支持向量机、感知器模型

文章目录1感知器模型1.1感知器的思想1.2感知器模型构建1.3损失函数构建、求解2SVM3线性可分SVM3.1线性可分SVM—概念3.2线性可分SVM—SVM模型公式表示3.3线性可分SVM—SVM损失函数

少云清·2024-02-03 06:27

深度学习入门笔记（四）函数与优化方法

深度学习有三大部分模型表征（包括模型设计、网络表示等）模型评估（上一篇文章提到的准确召回和损失函数等）优化算法（模型如何学习或更新）本节我们就来介绍模型是如何学习或更新的。

zhanghui_cuc·2024-02-03 03:30

【RT-DETR有效改进】利用YOLO-MS的MSBlock模块改进ResNet中的Bottleneck（RT-DETR深度改进）

欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块)，我们将其用于替换我们

Snu77·2024-02-03 02:26

毕业设计：YOLOv8车牌识别系统深度学习 LPRNet算法 pytorch 大数据（源码）✅

1、项目介绍技术栈：Python3.8YOLOv8深度学习LPRNet算法pytorch项目介绍：基于YOLOv8+LPRNet进行车牌检测

q_3548885153·2024-02-03 01:36

python实现将多张图片结合为一张图片的方法

将多张图片结合为一张图片案例一：importcv2importnumpyasnpimportosimportglob#img1=cv2.imread(r"F:\myyolov5\202302141303

小飞龙程序员·2024-02-03 00:19

YOLOv5算法进阶改进（14）— 即插即用的动态卷积之ODConv | 助力涨点

本文将YOLOv5的主干网络中的Conv换成即插即用的动态卷积ODConv，希望大家学习之后能够有所收获~！前期回

小哥谈·2024-02-02 22:24

《Enforcing geometric constraints of virtual normal for depth prediction》论文笔记

参考代码：VNL_Monocular_Depth_Prediction1.概述介绍：这篇文章为深度估计提供了一种新的损失函数形式，在深度估计任务中常见的损失函数多以pixel-wise监督的形式出现，因此这些监督损失函数都是利用像素层面的浅层信息进行监督约束的

m_buddy·2024-02-02 20:29

CV案例解析：YOLO——从v1到v5

CV案例精选·2024-02-02 18:51

Yolo v8 进行对象数量统计示例

Yolov8进行对象数量统计示例示例代码fromultralyticsimportYOLOfromultralytics.solutionsimportobject_counterimportcv2defobject_count_test

野生绿箭侠·2024-02-02 16:02

AI助力农作物自动采摘，基于YOLOv7【tiny/l/x】不同系列参数模型开发构建作物生产场景下番茄采摘检测计数分析系统

去年十一那会无意间刷到一个视频展示的就是德国机械收割机非常高效自动化地24小时不间断地在超广阔的土地上采摘各种作物，专家设计出来了很多用于采摘不同农作物的大型机械，看着非常震撼，但是我们国内农业的发展还是相对比较滞后的，小的时候拔草是一个人一列蹲在地里就在那埋头拔草，不知道什么时候才能走到地的尽头，小块的分散的土地太多基本上都是只能人工手工来取收割，大点的连片的土地可以用收割机来收割，不过收割机基

Together_CZ·2024-02-02 16:59

AI识鸟，基于YOLOv5【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工业野外场景下鸟类检测识别分析系统

首先看下实例效果，如下所示：这里构建了包含20种鸟类的数据集，实例数据如下所示：本文是选择的是YOLOv5算法模型来完成本文项目的开发构建。相较于前两代的算法模型，YOLOv5可谓是

Together_CZ·2024-02-02 16:10

基于轻量级YOLOv5模型开发构建200种鸟类细粒度检测识别分析系统

在之前的项目中，关于鸟类数据集开发的模型大多是集中在识别系统领域，很少有尝试构建细粒度的目标检测系统，在我之前文章中200种鸟类识别系统的基础上，本文的初衷主要就是尝试将yolov5s轻量级模型应用到大规模数据细粒度目标检测模型开发中去

Together_CZ·2024-02-02 16:40

基于轻量级YOLOv5开发构建鸟类检测识别分析系统

这里主要是基于前文的基础上开发构建的轻量级的鸟类检测系统，首先看下效果：接下来看下数据集：YOLO格式标注文件如下：实例标注内容如下所示：00.518750.5013890.5791670.863889VOC