前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大

DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swintransformer等10多种模型目标检测包括yolov3、yolov4

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文章目录推理转换onnx网络架构SPPVSSPPFAutoAnchorLoss参考【YOLO系列】YOLOv3（网络结构图+代码）【YOLO系列】YOLOv4-v5先验知识【YOLO系列】YOLOv4（

RTMDet:AnEmpiricalStudyofDesigningReal-TimeObjectDetectorsAbstract在本文中的目标是设计一个高效的实时目标检测器，它超越了YOLO系列（yolov8,yolo-nas没比较），并且易于扩展到许多目标识别任务，如实例分割和旋转目标检测。为了获得更有效的模型架构，探索了一种在主干和颈部具有兼容能力的架构，该架构由由大核深度卷积组成的基本构

文章目录前言-向引领前沿技术的伟大工作者致敬提问：请给我推荐几个最先进的目标检测AI模型提问：YOLOv4是什么原理，有什么创新提问：请问你知道yolov5吗提问：那yolov5又有什么创新呢提问：你刚刚的回答正确吗

从2015年的YOLOV1，2016年YOLOV2，2018年的YOLOV3，到2020年的YOLOV4、YOL

yolov4关键参数：[net]batch=64#所有的图片分成all_num/batch个批次，每batch个样本(64)更新一次参数，尽量保证一个batch里面各个类别都能取到样本subdivisions

（k210）比赛成绩：全国一等奖有需要代码资料请+扣扣：1287073476（备注来意）继上次省赛，更换如下配置：1.开发板：jestonnano2.摄像头：USB广角摄像头3.算法：yolov3换成yolov4

1、YOLOv4architecture:YOLOv4use_gpu:truemax_iters:140000#可以理解为训练总次数，即迭代次数，一共喂网络多少次batch_size的数据log_iter

首先感谢大佬提供的代码bubbliiiing0.效果展示1.所需环境torch==1.2.02.注意事项代码中的yolo4_weights.pth是基于608x608的图片训练的，代码中的默认anchors是基于608x608的图片的。注意不要使用中文标签，文件夹中不要有空格！在训练前需要务必在model_data下新建一个txt文档，文档中输入需要分的类，在train.py中将classes_p

前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大

前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大

Yolov5网络结构图1.2网络结构可视化1.2.1Yolov5s网络结构1.2.2Yolov5m网络结构1.2.3Yolov5l网络结构1.2.4Yolov5x网络结构核心基础内容2.1Yolov3&Yolov4

目录一：前言二：一些数据增强的方法三：自提议四：dropout普通的dropoutyolov4的dropblock五：Labelsmothing标签平滑六：GIOU，DIOU，CIOU七：对网络结构的改进

代码下载Github源码下载地址为：https://github.com/bubbliiiing/yolov4-tiny-pytorch复制该路

安装nvidia驱动和cudnn,不熟悉的小伙伴请移步：https://blog.csdn.net/m0_38101947/article/details/126499811编译opencv，不熟悉的小伙伴请移步:https://blog.csdn.net/m0_38101947/article/details/120721161sudowgethttps://gitee.com/betterja

BackboneYOLOv4的骨干是CSPDarknet53CSP结构的作用：1.增强CNN的学习能力2.移出计算瓶颈3.减少内存开销CSP首先将输入的特征层分成两个部分，这里以densenet为例，part2

计算机视觉—YOLOV41、YOLOV41.1、网络结构1.1.1、BackBone：CSPDarknet531.1.2、Neck：SPP结构1.1.3、Neck：PAN结构1.1.4、YOLOv4整体结构

相比于Yolov4，Yolov5有着更快的速度和更高的精度，是目前业界领先的目标检测算法之一。

github.com/WongKinYiu/yolov7YOLOV7的一些理解1.摘要2.创新点3.具体工作3.1.网络结构优化3.2.辅助头训练3.3.标签分配策略3.4.重参数结构3.5.其它1.摘要Yolov7是Yolov4

如果还想学习YOLO系列的剪枝代码，可以参考我其他文章，下面的这些文章都是我根据通道剪枝的论文在YOLO上进行的实现，而本篇文章是我自己写的，也是希望能帮助一些想学剪枝的人入门，希望多多支持：YOLOv4

rosmelodic，cuda10.2（务必确认系统版本和JetPack版本对应，不然大概率出问题，详见JetPackArchive|NVIDIADeveloper）darknet_ros移植yolo_v4教程：Yolov4

文章目录一、配置darknet环境二、测试一、配置darknet环境YOLO官方网址：https://pjreddie.com/darknet/yolo/YOLOv4项目地址：https://github.com

前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大

参考文章链接：https://blog.csdn.net/weixin_41560402/article/details/106119774https://www.cnblogs.com/wujianming-110117/p/13845974.htmlhttps://blog.csdn.net/c2250645962/article/details/106210730/https://www.c

yolo又出新的paper了，这次属于官方改进版（二作就是原yolo的作者），Scaled-yolov4.这篇文章主要是在backbone的架构上做的改进，mAP达到了逆天的55.8%，可见网络架构的调整才是涨点利器

Yolov5系列是Yolo家族新一代的模型，相比于之前的版本Yolov3和Yolov4，相同的是，它依然采用锚框（anchor）对目标的尺寸进行回归的思想，保持大中小多种尺度特征输出，所不同的是，Yolov5

6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的！

前篇参考：https://blog.csdn.net/qq_34717531/article/details/107818606#-*-coding:utf-8-*-fromflaskimportFlask,request,jsonifyimportcv2importnumpyasnpimportosimporttimeimportjson'''pathIn：原始图片的路径pathOut：结果图片

【2020.9.13】发布CSPDarknet53结构图YOLOv4模型由CSPDarknet53作为骨干网络BackBone，下图为自己画的CSPDarknet53的网络结构图：注意：YOLOV4使用时删去了最后的池化层

thefirstthreeversionsofYOLO(YouOnlyLookOnce)werecreatedbyJosephRedmon.Followingthis,AlexeyBochkovskiycreatedYOLOv4

文章目录Bagoffreebies(BOF)数据增强网络正则化的方法类别不平衡，损失函数设计Bagofspecials(BOS)SPPNet(SpatialPyramidPooling)CSPNet（CrossStagePartialNetwork）CBAM（ConvolutionalBlockAttentionModule）PAN(PathAggregationNetwork)激活函数Mishe

Yolov5核心基础知识1前言2网络结构3核心基础知识3.1Mosaic数据增强3.2自适应锚框计算3.3自适应图片缩放3.4costfunctionSummary参考文章1前言相对于YOLOv4，YOLOv5

1.1Yolov5网络结构图eg:Yolov5s2.1Yolov3&Yolov4网络结构图2.1.1Yolov3网络结构图Yolov3的网络结构是比较经典的one-stage结构，分为输入端、Backbone

然而，当前的检测相关算法在这项任务中效率低下；因此在本研究中，提出了一种基于YOLOv4模型的广义改进算法。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.12099.pdfGitHub：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection1、动机一直以来，目标检测器都难以兼顾速度和精度，常常为了在有限的硬件设备上运行而将模型阉割，虽然换来了速度的提升，但精度或多或少都会受到影响。基于这种动机，百度提出了PP-YOLO——一种基于YOLOv3+各

但比较尴尬的是，Yolov5代码中给出的网络文件是yaml格式，和原本Yolov3、Yolov4中的cfg不同。因此无法用netron工具直接可视化的查看网络结构，造成

文章目录一、yolov4较yolov3的优化点1.1网络结构层面(1)CSPDarknet53（借用CSP结构）(2)SPP(3)PAN（借用PANet）1.2优化策略(1)mosaic4张不同的图片拼接起来

1.YOLOv5+双目测距2.zed+yolov5实现双目测距（直接调用，免标定）3.zed+yolov4实现双目测距（直接调用，免标定）4.本文具体实现效果已在Bilibili发布，点击跳转5.如有需要

目录前言效果运行环境前言上个礼拜一直在把结课答辩的小项目结题，做的就是一个基于yolov4的抽烟检测，虽然在答辩上没有啥特别亮点，并且有些地方可以改进，比如再加入烟雾检测，但算是拿来练手吧。

资源已上传） 【深度学习项目实战目录】算法详解+项目详解+数据集+完整源码 【sklearn】线性回归、最小二乘法、岭回归、Lasso回归 【yolo系列详解】yolov1、yolov2、yolov3、yolov4

1YoLoV4环境搭建直接下载，然后解压，最后移动到JetsonTX2NX，如图所示，darknet下载链接:https://github.com/AlexeyAB/darknet将解压的文件复制到JetsonTX2NX

针对上述问题,文中提出了一种基于改进YOLOv4的安全帽佩戴检测算法。首先,在YOLOv4算法的3个特征图输出的基础上增加了128×128

6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的

在YOLOv3、YOLOv4中，训练不同的数据集时，计算初始锚框的值是通过单独的程序运行的。但YOL

一个版本的快速实现参考blogyolov1loss详细介绍快速回忆可以参考yolov1-yolov4纵向比较YoloV1YoloV1将原始图片Resize到448x448，经过网络多次conv和pooling

1、打开终端，克隆项目gitclonehttps://github.com/AlexeyAB/darknet.git2、修改Makefile文件其中，GPU和CUDNN是GPU加速，CUDNN_HALF是特定硬件加速，OPENCV是否使用OpenCV，AVX和OPENMP是CPU加速opencv编译问题https://blog.csdn.net/qq_40297851/article/detail

1、克隆项目文件项目Github地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet打开终端，克隆项目gitclonehttps://github.com/AlexeyAB/darknet.git无法克隆的话，把https修改为gitgitclonegit://github.com/AlexeyAB/darknet.git修改Makefile文件GPU=1CUDNN=1OP

前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大