YOLOv5错误集合

（超详细）5-YOLOV5改进-添加A2Attention注意力机制

1、在yolov5/models下面新建一个A2Attention.py文件，在里面放入下面的代码代码如下：importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitfromtorch.nnimportfunctionalasFclassDoubleAttention
我要变胖哇·2024-01-20 14:37

（超详细）6-YOLOV5改进-添加ECA注意力机制

1、在yolov5/models下面新建一个EfficientChannelAttention.py文件，在里面放入下面的代码代码如下：importtorch,mathfromtorchimportnnclassEfficientChannelAttention
我要变胖哇·2024-01-20 14:06

RuntimeError: result type Float can’t be cast to the desired output type long int

yolov5模型训练时候报错。
SYC_MORE·2024-01-20 12:34

TorchServe部署模型-handler文件

TorchServe打包mar文件所需的handler文件：目标检测类yolov5"""CustomTorchServemodelhandlerforYOLOv5models."""
SYC_MORE·2024-01-20 12:02

了解 YOLOv5 中的 NMS 多标签检测参数设置

“NMS多标签检测”（multi_label=False）是一个关于YOLOv5模型推理设置的参数，具体来说，它控制非最大抑制（NMS）的行为。
Aitrainee·2024-01-20 11:31

yolov5 检测封装

yolov5pytorch推理检测封装v7测试成功importcsvimportosimportplatformimportsysfrompathlibimportPathimportnumpyasnpimporttorchFILE=Path(__file__).resolve()ROOT=FILE.parents[0]#YOLOv5rootdirectoryifstr(ROOT)notinsys
AI视觉网奇·2024-01-20 11:00

解决No module named ‘ultralytics‘

win10+Python3.7环境运行yolov5的程序时，程序语句fromultralytics.utils.plottingimportAnnotator,colors,save_one_box报错
爱编码的小陈·2024-01-20 10:21

基于Yolov5+Deepsort+SlowFast算法实现视频目标识别、追踪与行为实时检测

一、核心功能设计总的来说，我们需要能够实现实时检测视频中的人物，并且能够识别目标的动作，所以我们拆解需求后，整理核心功能如下所示：yolov5实现目标检测，确定目标坐标deepsort实现目标跟踪，持续标注目标坐标
爱编码的小陈·2024-01-20 09:48

yolov5_master的下载、环境搭建、数据处理及训练全过程

香橙派5使用RK3588S内置NPU加速yolov5推理，实时识别数字达到50fps_rk3588yolov5实时检测-CSDN博客
YANQ662·2024-01-19 23:36

YoloV5改进策略：BAM瓶颈注意力模块|BAM详解以及代码注释|CBAM姊妹篇|有效涨点

论文：《BAM:瓶颈注意力模块》https://arxiv.org/pdf/1807.06514.pdf近期深度神经网络的进展主要通过架构搜索来增强其表示能力。在这项工作中，我们专注于注意力在一般深度神经网络中的作用。我们提出了一种简单而有效的注意力模块，名为瓶颈注意力模块（BAM），可以与任何前馈卷积神经网络集成。我们的模块沿两个独立的通道和空间路径推断注意力图。我们将模块放置在模型中的每个瓶颈
静静AI学堂·2024-01-19 19:24

YOLO在服务器上训练，日志文件中不显示GFLOPs参数的问题

YOLO模型在服务器上训练，日志文件中不显示GFLOPs参数的问题最近用服务器训练了YOLOv5模型，准备写论文找数据时才发现日志文件中没有GFLOPs参数，而在笔记本上训练时则会有GFLOPs参数，如下所示
Luxus1001·2024-01-19 19:49

yolov5-6.0快速训练助手使用教程傻瓜式训练不需要写代码配置

第一步：自己按照网上教程安装好yolov5环境第二步：打开软件，导入自己的图片和labelImg标注格式voc格式xml文件夹目录软件界面修改batchsize占满自己的显
未来自主研究中心·2024-01-19 11:13

YOLOv5全网独家首发：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，效果秒杀DCNv3、DCNv2等 ，助力检测实现暴力涨点

本文独家改进：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，完美和YOLOv5结合，助力涨点DCNv4优势：(1)去除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态性和表达能力；(2)优化存储器访问以最小化冗余操作以加速
AI小怪兽·2024-01-19 02:46

YOLODet 最强PyTorch版的YOLOv5、YOLOv4、PP-YOLO、YOLOv3复现

github地址：https://github.com/wuzhihao7788/yolodet-pytorchYOLODet-PyTorchYOLODet-PyTorch是端到端基于pytorch框架复现yolo最新算法的目标检测开发套件，旨在帮助开发者更快更好地完成检测模型的训练、精度速度优化到部署全流程。YOLODet-PyTorch以模块化的设计实现了多种主流YOLO目标检测算法，并且提供
wuzhihao7788·2024-01-18 22:35

YOLOv5-第Y6周：模型改进

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章来源：K同学的学习圈子一、本周任务模型改进：修改YOLOv5的网络结构图，根据网络结构图以及Y1~Y5周的内容修改对应代码
夏伊呀·2024-01-18 19:13

YOLOv5改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)

一、本文改进本文给大家带来的改进机制是CCFM配合Dyhead检测头实现融合涨点，这个结构配合在一起只能说是完美的融合，看过我之前的检测头篇的读者都知道Dyhead官方版本支持的输入通道数是需要保持一致的，但是CCFM作为RT-DETR的Neck结构其输出通道数就是一致的，所以将这两种模块结合起来可以说是完美融合，我也将其进行了实验，在我的数据上已经做到了完美涨点！，我之前发的Damo-YOLO和
Snu77·2024-01-18 18:31

恒源云GPU服务器使用Linux图形化界面

干货满满，不要走开~前言前一节分享了如何在GPU云服务器上创建实例并运行YOLOV5项目，但是使用命令行的方式容易劝退很多小白，并且有些环境配置是需要图形化界面的，所以这一节就教大家如何在服务器上使用图形化界面
爱敲代码的panda·2024-01-18 12:12

【目标检测】YOLOv5算法实现(九)：模型预测

本系列文章主要以YOLOv5为例完成算法的实现，后续修改、增加相关模块即可实现其他版本的YOLO算法。
初初初夏_·2024-01-18 10:39

基于yolov5的PCB缺陷检测

1.简述基于图像识别技术实现自动印刷电路板（PCB）缺陷检测，具有高效、准确、可靠、自动化程度高和可扩展性强等优点，大大提高了检测效率，节省了人力成本。传统的检测方法通常需要大量的人力和时间，并且容易受到环境、工人技能和疲劳等因素的影响，而基于图像识别的缺陷检测方法可以实现自动化的缺陷检测，无需人工干预，提高了生产效率。此外，图像识别技术可以通过不断的学习和训练，不断完善自身的识别能力，适应更多的
liguiyuan112·2024-01-18 07:14

助力工业焊缝质量检测，YOLOv7【tiny/l/x】不同系列参数模型开发构建工业焊接场景下钢材管道焊缝质量检测识别分析系统

感兴趣的话可以自行移步阅读即可：《轻量级模型YOLOv5-Lite基于自己的数据集【焊接质量检测】从零构建模型超详细教程》《基于DeepLabV3Plus实现焊缝分割识别系统》《基于官方YOLOv4-u5【yolov5
Together_CZ·2024-01-18 07:43

助力工业焊缝质量检测，YOLOv3开发构建工业焊接场景下钢材管道焊缝质量检测识别分析系统

感兴趣的话可以自行移步阅读即可：《轻量级模型YOLOv5-Lite基于自己的数据集【焊接质量检测】从零构建模型超详细教程》《基于DeepLabV3Plus实现焊缝分割识别系统》《基于官方YOLOv4-u5【yolov5
Together_CZ·2024-01-18 07:43

助力工业焊缝质量检测，基于YOLOv8【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工业焊接场景下钢材管道焊缝质量检测识别分析系统

感兴趣的话可以自行移步阅读即可：《轻量级模型YOLOv5-Lite基于自己的数据集【焊接质量检测】从零构建模型超详细教程》《基于DeepLabV3Plus实现焊缝分割识别系统》《基于官方YOLOv4-u5【yolov5
Together_CZ·2024-01-18 07:08

YOLOv5改进 | 检测头篇 | ASFFHead自适应空间特征融合检测头（全网首发）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用ASFF改进YOLOv5的检测头形成新的检测头Detect_ASFF，其主要创新是引入了一种自适应的空间特征融合方式，有效地过滤掉冲突信息，从而增强了尺度不变性
Snu77·2024-01-17 17:26

yolov5 主要流程

1.介绍本文包含了有关yolov5目标检测的基本流程，包括模型训练与模型部署，旨在帮助小伙伴们建立系统的认知YOLO是"Youonlylookonce"的首字母缩写，是一个开源软件工具，它具有实时检测特定图像中物体的高效能力
isserendipity·2024-01-17 17:47

YOLOv5改进系列（26）——添加RFAConv注意力卷积（感受野注意力卷积运算）

【YOLOv5改进系列】前期回顾：YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制YOLOv5改进系列（2）——添加CBAM注意力机制YOLOv5
路人贾'ω'·2024-01-17 14:31

【目标检测实验系列】YOLOv5模型改进：融入坐标注意力机制CA，多维度关注数据特征，高效涨点！（内含源代码，超详细改进代码流程）

1.文章主要内容本篇博客主要涉及坐标注意力机制CA结构融合到YOLOv5模型中。（通读本篇博客需要7分钟左右的时间）。2.详细代码改进流程2.1
弗兰随风小欢·2024-01-17 06:12

YOLOv7检测视频报错解决-module ‘cv2.cv2‘ has no attribute ‘CAP_PROP_ORIENTATION_META‘

项目地址：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases报错信息：module‘cv2.cv2’hasnoattribute‘CAP_PROP_ORIENTATION_META
erin_wu·2024-01-17 04:52

人工智能任务4-读懂YOLOv5模型的几个灵魂拷问问题，深度理解 YOLOv5模型架构

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能任务4-读懂YOLOv5模型的几个灵魂拷问问题，深度理解YOLOv5模型架构。
微学AI·2024-01-16 14:15

YOLOv5姿态估计：HRnet实时检测人体关键点

今天来学习一下利用YOLOv5进行姿态估计，HRnet与SimDR检测图片、视频以及摄像头中的人体关键点，欢迎大家一起前来探讨学习~本文目录：一、项目准备1Pycharm中克隆github上的项目2.具体步骤
是Dream呀·2024-01-16 12:00

YOLOv5改进 | 主干篇 | 12月份最新成果TransNeXt特征提取网络（全网首发）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是TransNeXt特征提取网络,其发表于2023年的12月份是一个最新最前沿的网络模型，将其应用在我们的特征提取网络来提取特征，同时本文给大家解决其自带的一个报错，通过结合聚合的像素聚焦注意力和卷积GLU，模拟生物视觉系统，特别是对于中心凹的视觉感知。这种方法使得每个像素都能实现全局感知，并强化了模型的信息混合和自然视觉感知能力。TransNeXt在各种视觉任
Snu77·2024-01-16 07:58

【目标检测】YOLOv7算法实现(一)：模型搭建

本系列文章在YOLOv5算法实现的基础上，进一步完成YOLOv7算法的实现。
初初初夏_·2024-01-16 06:36

目标检测-One Stage-YOLOv8

创新点详解CSP、C3和C2fTaskAlignedAssigner正样本分配策略DistributionFocalLoss关闭Mosiac总结前言终于到了YOLO系列最新最火爆的网络–YOLOv8，前面YOLOv5
学海一叶·2024-01-16 06:34

基于OpenCV和ROS的Yolov5模型推理部署

Yolov5-OpenCV-Cpp-Python-ROS项目地址：Yolov5-OpenCV-Cpp-Python-ROS使用OpenCV4.5.4推理YOLOv5模型，分别使用C++，Python和ROS
黄不盈·2024-01-16 03:08

YOLOv5改进 | Neck篇 | 利用ASF-YOLO改进特征融合层（适用于分割和目标检测）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是ASF-YOLO（发布于2023.12月份的最新机制），其是特别设计用于细胞实例分割。这个模型通过结合空间和尺度特征，提高了在处理细胞图像时的准确性和速度。在实验中，ASF-YOLO在2018年数据科学竞赛数据集上取得了卓越的分割准确性和速度，达到了0.91的boxmAP（平均精度），0.887的maskmAP，以及47.3FPS的推理速度，效果非常的好，这个
Snu77·2024-01-16 00:48

[易语言]使用易语言部署yolov5-7.0的图像分类模型

【官方框架地址】GitHub-ultralytics/yolov5:YOLOv5inPyTorch>ONNX>CoreML>TFLite【算法介绍】YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法是一种在计算机视觉领域广泛应用的目标检测算法
FL1623863129·2024-01-15 16:30

【土堆】目标检测 YOLOv5 开源项目入门实战 1（最详尽版）—— 关于 detect.py 参数讲解与 lux ( annie ) & ffmpeg 安装

前言这是我根据B站土堆的目标检测YOLOv5开源代码项目调试与讲解实战整理撰写的第一篇文章，具体介绍了YOLOv5项目中detect.py文件的参数，同时也大致讲解了lux(annie)下载神器的安装过程
作者正在煮茶·2024-01-15 12:45

【土堆】史上最全 YOLOv5 配置问题总结 AttributeError & RuntimeError & AssertionError

目录前言一、根据requirements.txt安装缺失的包二、运行detect.py文件遇到的6个问题1、AttributeError：Can'tgetattribute'SPPF'on2、AttributeError：‘Upsample’objecthasnoattribute‘recompute_scale_facto’3、RuntimeError:Thesizeoftensora(80)m
作者正在煮茶·2024-01-15 12:14

YOLOv5 common.py文件解读

defautopad(k,p=None,d=1):#kernel,padding,dilation#Padto'same'shapeoutputsifd>1:k=d*(k-1)+1ifisinstance(k,int)else[d*(x-1)+1forxink]#actualkernel-sizeifpisNone:p=k//2ifisinstance(k,int)else[x//2forxink
风筝超冷·2024-01-15 12:52

在自定义数据集上训练 YOLOv8 进行目标检测

在这种情况下，您无需克隆存储库、设置要求并配置模型，就像在YOLOv5及其之前的版本中所做的那样。在YOLOv8中，不需要执行这些手动任务。
小北的北·2024-01-15 08:12

yolov5模型Detection输出内容与源码详细解读

Detection类初始化参数解读三、Detection的训练输出源码解读四、Detection的预测输出源码解读1、self.grid内容解读2、xy/wh内容解读3、推理输出解读总结前言最近，需要修改yolov5
tangjunjun-owen·2024-01-15 06:37

yolov5的完整部署（适合新人和懒人，一键安装）

第一步：安装Anaconda下载并安装后，配置一下镜像在这里面，看情况输入镜像源，这里我建议大家搞阿里云镜像源。#添加清华源condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.
村口曹大爷·2024-01-14 18:27

将数据集转成COCO格式，单个文件夹转为单个json文件，例如.../images/train转为instance_train.json

写在前面参考链接：objectdetection-tricks/tricks_4.py相关视频教学：tricks_4用于yolov5和v7中的yolo格式转换coco格式的脚本.
孟孟单单·2024-01-14 18:08

yolov5无人机视频检测与计数系统（创新点和代码）

标题：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·2024-01-14 16:35

YOLOv5改进之OTA、SimOTA

一、OTA1.1原理OTA原论文链接：https://readpaper.com/paper/3148566359此处推荐一篇博文，对OTA讲解的非常详细：https://blog.csdn.net/hymn1993/article/details/1272786411.2如何改进ota代码如下：importtorch.nn.functionalasFfromutils.metricsimport
qq_41920323·2024-01-14 14:47

认识YOLOv5模型结构目录

-CSDN博客一、一级目录下各文件功能YOLOv5是一个流行的机器学习模型，用于目标检测任务。
风筝超冷·2024-01-14 08:24

YOLOv5老鼠识别关键代码解读

接上篇使用YOLOv5训练自己的数据集---老鼠识别-CSDN博客本篇我们对上篇使用到的python脚本进行解读split_train_val.py代码，解读注释标注在代码中这段Python脚本，用于将一个包含
风筝超冷·2024-01-14 08:23

使用YOLOv5训练自己的数据集 --- 老鼠识别

方式一：YOLOv5开源地址：https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/README.zh-CN.md方式二：YOLOv5源码：https://
风筝超冷·2024-01-14 08:21

YOLOv5改进 | 注意力篇 | CGAttention实现级联群体注意力机制 (全网首发改进)

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是实现级联群体注意力机制CascadedGroupAttention，其主要思想为增强输入到注意力头的特征的多样性。与以前的自注意力不同，它为每个头提供不同的输入分割，并跨头级联输出特征。这种方法不仅减少了多头注意力中的计算冗余，而且通过增加网络深度来提升模型容量，亲测在我的25个类别的数据上，大部分的类别均有一定的涨点效果，仅有部分的类别保持不变，同时给该注意
Snu77·2024-01-14 07:34

GPU云服务器使用教程、运行YOLOV5项目并连接到本地VSCode（Pycharm）

码字不易，如果对各位有帮助，希望点赞收藏加关注哦~目录前言一、服务器使用步骤1.注册账号2.租借服务器二、在服务器运行YOLOV5项目1.下载YOLOV5项目1.1.方法一：直接进官网下载，然后上传到
爱敲代码的panda·2024-01-14 07:29

YOLOv5改进 | 二次创新篇 | 结合iRMB和EMA形成全新的iEMA机制（全网独家创新）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是二次创新的机制，二次创新是我们发表论文中关键的一环，为什么这么说，从去年的三月份开始对于图像领域的论文发表其实是变难的了，在那之前大家可能搭搭积木的情况下就可以简单的发表一篇论文，但是从去年开始单纯的搭积木其实发表论文变得越来越难，所以这个时候就需要二次创新，以此来迷惑审稿人，彰显大家的工作量，所以二次创新是非常重要的一点，因为二次创新出来的模块其实基本上就可
Snu77·2024-01-14 06:05
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