YOLO-OTA第一步：拉取YOLOv5的代码第二步：添加ComputeLossOTA函数第二步：修改train和val中损失函数为ComputeLossOTA函数1、在train.py中首先添加ComputeLossOTA

yolov5下载地址：ultralytics/yolov5atv7.0(github.com)训练和如何导出ONNX这里就不说了，yolov5已经是非常成熟的算法了，网上有其数不清的教程，所以这里就不

独家创新（Partial_C_Detect）检测头结构创新，适合科研创新度十足，强烈推荐Partial_C_Detect|亲测在多个数据集能够实现大幅涨点Yolov8魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5

首次记录日期2023年10月24日名称导出格式支持形状地址1anylabeling支持yolov5和v8，自动标注的软件沿物体轮廓分割https://github.com/vietanhdev/anylabeling2RectLabel

Yolov5/Yolov7魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以

目录无边界问题的旋转框回归损失函数R-CIoULoss4.1现存的可缓解边界问题的损失函数4.1.1平滑交并比损失

本篇内容：YOLOv5独家最新改进《新颖高效AsDDet检测头》VisDrone数据集mAP涨点1.4%，即插即用｜检测头新颖改进，性能高效涨点本博客YOLO系列+全新新颖原创高效AsDDet检测头改进创新点改进源代码改进适用于

YOLOv7和YOLOv5是YOLO的不同版本，其中YOLOv7是较新的版本。在计算效率和精度方面，YOLOv7相对YOLOv5有所提升。

YOLOv5：修改backbone为SPD-Conv前言前提条件相关介绍SPD-ConvYOLOv5修改backbone为SPD-Conv修改common.py修改yolo.py修改yolov5.yaml

更多精彩内容，可点击进入Python日常小操作专栏、YOLO系列专栏、自然语言处理专栏或我的个人主页查看基于DETR的人脸伪装检测YOLOv7训练自己的数据集（口罩检测）YOLOv8训练自己的数据集（足球检测）YOLOv5

YOLO系列实验实战篇：YOLOv5/v7/v8改进实验（一）之数据准备篇YOLOv5/v7/v8改进实验（二）之数据增强篇YOL

YOLOv5基础知识入门系列、YOLOv5源码中的参数超详细解析系列、YOLOv5入门实践系列、YOLOv5论文作图教程系列和YOLOv5算法改进系列学习完成之后，接着就进入YOLOv5项目实战系列了。

YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVKYolov8魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步

在学习YOLOv5算法的过程中，很多同学都有发表论文的需求。作为文章内容的支撑，图表是最直接的整合数据的工具，能够更清晰地反映出研究对象的结果、流程或趋势。

本文使用yolov5模型实现对人脸是否佩戴口罩进行检测，检测结果的类别为两种情况，一是佩戴口罩，二是没有佩戴口罩。先上模型训练后的测试结果：第一种情况：没有佩戴口罩，标签简称为（no_mask）。

目录2.2目标检测基础2.2.1目标检测定义2.2.2目标检测原理2.3基于CNN的目标检测网络结构

本博文教大家如何快速便捷有效的跑通YOLO系列算法。如果有需要更正的请留言，我会进一步更新修正。一、实验环境关于实验环境，YOLO系列算法官网源码用的是PyTorch框架写的，所以需要大家在自己电脑安装PyTorch环境，不同YOLO算法或者不同版本的同一算法再根据requirement.txt进行安装所需要的库即可。关于如何搭建PyTorch环境本人前期已进行教学，可以点击下方链接。【学习经验分

准确分割拓扑管状结构，如血管和道路，在各个领域中至关重要，可以确保下游任务的准确性和效率。然而，许多因素使任务复杂化，包括细小的局部结构和可变的全局形态。在这项工作中，我们注意到管状结构的特殊性，并利用这一知识来引导我们的DSCNet，以在三个阶段同时增强感知：特征提取、特征融合和损失约束。首先，我们提出了一种动态蛇卷积，通过自适应地关注细长且弯曲的局部结构，以精确捕捉管状结构的特征。随后，我们提

本文来自作者去年写的一个小项目，项目使用YOLOv5-2.0和PyTorch，实现了一款基于目标检测算法的射击类游戏瞄准辅助，俗称“AI外挂”。（文中含项目地址及演示视频，项目中提供了作者预训练的可用于CSGO的模型。）项目地址：https://github.com/Aa-bN/AimYolo文章目录一、前言1.1项目地址1.2项目结构1.3注意事项二、开发过程2.1总体设计2.2屏幕实时捕获2.

文章目录摘要论文：《SwiftFormer：基于Transformer的高效加性注意力用于实时移动视觉应用的模型》1、简介2、相关研究3、方法3.1、注意力模块概述3.2、高效的加性注意力3.3、SwiftFormer架构4、实验4.1、实现细节4.2、基线比较4.3、图像分类4.4、目标检测和实例分割4.5、语义分割5、结论6、补充材料A、SwiftFormer的架构细节B、其他实现细节C、额外

配置文件yolov5s.yaml在YOLOv5模型训练过程中发挥着至关重要的作用，属于初学者必知必会的文件！

目录前言一、PTQ量化浅析二、YOLOv5模型训练1.项目的克隆和必要的环境依赖1.1项目克隆1.2项目代码结构整体介绍1.3环境安装2.数据集和预训练权重的准备2.1数据集2.2预训练权重准备3.训练模型

文章目录一、制作数据集1、创建文件夹结构如下2、将之前的图片以及标注数据放入mydata文件夹3、新建一个mydata.yaml文件二、基于数据集训练模型1、基于数据集训练模型2、开始根据制作好的数据集训练模型3、模型训练结束三、部署模型文章参考博主：风吹落叶花飘荡一、制作数据集1、创建文件夹结构如下2、将之前的图片以及标注数据放入mydata文件夹test与train集合一般比例为2：8或3：7

1.数据标注（1）打开网页：https://www.makesense.ai/（2）点击“GetStarted”（3）点击“DropimagesorClickheretoselectthem”（4）上传图片，选择“ObjectDetection”（5）点击下图红色框（6）填写标签名称，如“Target”（7）点击“Startproject”（8）框选目标，并选择标签（9）点击“Actions”之后

www.makesense.ai/#labelImg.bat快捷方式@echooffecho欢迎使用labelImg深度学习图像标注工具echo......callD:\py\Anaconda3\envs\yolov5

在Colab下快速训练yolov51.学习链接2.数据准备2.1图片标注方法3.项目迁移到Colab平台4.开始训练4.1.选择GPU4.2.下载源码4.3.上传和解压自己的数据集4.4.修改ymal配置文件4.5.运行train.py训练5.效果检验1.学习链接油管：YOLOv5trainingwithcustomdata百度云：YOLOv5trainingwithcustomdata(密码:5

文章目录一、创建图片文件夹和label.txt二、在线标注数据参考文章博主：风吹落叶花飘荡一、创建图片文件夹和label.txt创建一个放置图片的文件夹images，存放需要标注的图片（图片最好重命名为1,2,3…避免后面混淆）创建label.txt存放标注的标签二、在线标注数据在线标注网站：https://www.makesense.ai/选择刚创建的images文件夹选择刚创建的label.t

【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

前言☘️NMS（非极大值抑制）常用于目标检测任务中，用于消除重叠的边界框，保留最具代表性的边界框。NMS算法并不是一种后处理，而是一种在目标检测算法中常用的技术。在目标检测过程中，通常会生成一系列候选边界框，而NMS算法会对这些候选边界框进行筛选，去除冗余的边界框，从而提高目标检测的准确性和效率。因此，NMS可以被视为一种在目标检测后处理阶段使用的技术。目录一、添加NMS模块二、Soft-NMS代

YOLOv5中的NMS指非极大值抑制（Non-MaximumSuppression），它是一种用于目标检测算法中的后处理技术。在检测到多个重叠的边界框时，NMS可以帮助选择最佳的边界框。

前言轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法：网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。跨层连接：通过跨越多个层

前言轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法：网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。跨层连接：通过跨越多个层

前言本文使用的YOLOv5版本为v7.0，该版本为YOLOv5最新版本，默认损失函数采用的是CIoU。

前言轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法：网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。跨层连接：通过跨越多个层

前言：Hello大家好，我是小哥谈。损失函数（lossfunction）是机器学习中用来衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。它用于度量模型在训练过程中的性能，以便优化模型参数。在训练过程中，损失函数会根据模型的预测结果和真实标签计算出一个标量值，代表了模型预测的错误程度。通过最小化损失函数，可以使模型的预测结果与真实值之间的差距变小，从而提升模型的性能。本节课就简单介绍一下常见的IoU损失函数并

该项目使用了YOLOv5目标检测算法和DeepSORT目标跟踪算法，以及一些辅助工具和库，可以帮助用户快速地在本地或者云端上实现视频目标检测和跟踪！

【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算法的检测速度与精度较为平衡，但是对于小目标的检测效果不佳，根据一些论文，我们可以通过增加检测层来提高对小目标的特征提取能力，以提高算法在密集场景下的表现。

使用YOLOv5训练模型阶段，需要用到损失函数。损失函数是用来衡量模型预测值和真实值不一样的程度，极大程度上决定了模型的性能。本节就给大家介绍IoU系列损失函数，希望大家学习之后能够有所收获！

 YOLOV4出现之后不久，YOLOv5横空出世。YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。

目录一.简介1.双目视觉2YOLOv5二.双目准备1双目矫正2.测距部分代码和函数三.yolov5部分代码代码展示效果展示一.简介1.双目视觉双目视觉是通过两个摄像机同时拍摄同一场景，通过计算两幅图像的差异来获取深度信息的一种计算机视觉技术

1.什么是dataloader数据集加载器数据加载器dataloader处于硬盘的输入图片与YOLO神经网络之间。其存在的意义和目的：是降低对硬盘的访问频次。基本的方法是：批处理和缓存批处理：从硬盘中一次读取多个批次的多张图片文件到内存中，而不是一张一张图片的读取，批处理，避免了频繁的读取硬盘，缓解了高速的GPU网络处理与低速的硬盘文件读取之间速度上的不平衡。缓存：硬盘中的图片和标签是分开的，ca

旭日X3派系统下载旭日X3派系统烧录及配置天工开物旭日X3派用户手册地平线XJ3芯片工具链地平线开发者社区yolov5开发实战c++

官方预训练模型转换下载yolov5-6.0分支源码解压到本地，并配置基础运行环境。下载官方预训练模型yolov5n.ptyolov5s.ptyolov5m.pt…进入yolov5-6.0目录下，新建文件夹weights，并将步骤2中下载的权重文件放进去。修改models/yolo.py文件defforward(self,x):z=[]#inferenceoutputforiinrange(self

初衷本人热衷玩CF，同时为一名程序员，近期听说AI霸占FPS游戏，本着学习的态度，特来测试不喜欢看过程的小伙伴直接看最下面模型采用yolov5模型架构对过程感兴趣的小伙伴下文自行学习https://zhuanlan.zhihu.com

YOLOV5的各种AI自瞄权重，有需要的联系联系方式如果对上面的资源有需要，私聊或者留言或者进入下面项目了解详细内容联系方式加我时，请备注所需要的权重https://gitee.com/wcx895278175

本博文从零开始搭建基于YOLOv5模型的目标检测系统（具体系统参考本博主的其他博客），手把手保姆级完成环境的搭建。

为了给后面YOLOv5算法的进阶改进奠定基础，本篇文章就继续通过案例的方式给大家讲解如何在YOLOv5算法中更换主干网络，本篇文章的特色就是比较浅显易懂，附加了很多的网络结构图，通过结构图的形式向大家娓娓道来

](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf/zxwb45)源码获取方式一：YOLOv5

前言YOLOv5是一系列在COCO数据集上预训练的对象检测架构和模型，结合了在数千小时的研究和开发中获得的经验教训和最佳实践。