yolo.py

yolov7的参数量、计算量、 parameters、 parameters网络结构怎么查看

将cfg后面的·参数更改一下，运行yolo.py脚本，就可以看到参数量和计算量等参数啦

qhchao·2024-08-31 07:42

【DeepLearning-10】yolo.py文件关键代码parse_model(d, ch)函数

这段代码功能是根据提供的配置字典（d）和输入通道列表（ch）来解析并构建一个YOLOv5模型。函数的核心工作是遍历模型的每一层，并根据配置创建相应的神经网络层。我们可以在函数中为新增模块配置构造参数设置。函数中fori,(f,n,m,args)inenumerate(d['backbone']+d['head']):#from,number,module,args这一部分对应yolo.yaml文件

风筝超冷·2024-02-05 02:56

onnx转换为rknn置信度大于1，图像出现乱框问题解决

类似下面这样二、解决经过网上一顿查找发现是在将pt文件转化为onnx时对models/yolo.py

zfenggo·2024-02-04 11:45

yolov5导出onnx模型问题

为了适配C++工程代码，我在导出onnx模型时，会把models/yolo.py里面的forward函数改成下面这样，#转模型defforward(self,x):z=[]#inferenceoutputforiinrange

陈洪伟·2024-02-02 01:04

yolo转rknn推理置信度大于1出现乱框怎么解决

使用yolov5-5.0版本，导出时修改了yolo.py文件中的forward如下，opset设置12可是推理结果完全不对，请大佬解惑。

@银狼·2024-01-27 15:57

YOLOv5改进（一）改进的核心内容

YOLOv5改进（一）核心内容（如何添加自己的模块以及配置通道）文章目录YOLOv5改进（一）核心内容（如何添加自己的模块以及配置通道）前言一、改进模型修改YOLOv5s.yaml文件二、通道配置yolo.py

LaternZ·2024-01-12 13:48

【YOLO系列】YOLOv3代码详解(二)：检测脚本yolo.py

前言以下内容仅为个人在学习人工智能中所记录的笔记，先将目标识别算法yolo系列的整理出来分享给大家，供大家学习参考。本文仅对YOLOV3代码中关键部分进行了注释，未掌握基础代码的铁汁可以自己百度一下。若文中内容有误，希望大家批评指正。资料下载YOLOV3论文下载地址：YOLOv3：AnIncrementalImprovement回顾YOLOV1：【YOLO系列】YOLOV1论文思想详解YOLOV2

江湖小张·2023-12-23 15:04

yolov5训练自己的pt文件,转onnx，再转成rknn，到RK3588开发板运行测试

二、pt转onnx修改utils/yolo.py文件的后处理部分，将classDetect(nn.Module)类的子函数forward由defforward(self,x):z=

helloworld_fang·2023-12-06 03:20

YOLOv5改进 | 添加ECA注意力机制 + 更换主干网络之ShuffleNetV2

目录1.基础概念2.添加位置3.添加步骤4.改进方法步骤1：common.py文件修改步骤2：yolo.py文件修改步骤3：创建自定义yaml文件步骤4：修改自定义yaml文件步骤5：验证是否加入成功

小哥谈·2023-12-04 07:10

yolov5 7.0版本部署手机端。通过pnnx导出ncnn。

流程配置ncnnandroidyolov5导出自己模型的ncnn修改yolo.py文件导出TorchScript文件pnnx转torchscript为ncnn安卓运行权重路径输入输出anchors大小类别名

巴啦啦魔仙变！！·2023-12-03 23:47

YOLOv5 配置C2模块构造新模型

天深度学习训练营原作者：[K同学啊]文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf/zxwb45)目标：在YOLOv5s网络模型中，修改common.py、yolo.py

风筝超冷·2023-11-23 05:19

学习经验分享【NO.18】YOLOv5可视化特征图教程（持续更新）

运行detect.py文件后得到如下所示：以stage0_Conv_features为例展示：二、可视化特征提取网络中指定模块的可视化图（32通道）需要在yolo.py文件中将改为如下，即可得到conv

人工智能算法研究院·2023-11-16 01:41

YOLOV5----修改损失函数-SimAM

主要修改yolo.py、yolov5s.yaml及添加SimAM.py一、SimAM.pyimporttorchimporttorch.nnasnnclassSimAM(torch.nn.Module)

weixin_44119674·2023-11-14 17:39

YOLOV5----修改损失函数-ShuffleAttention

主要修改yolo.py、yolov5s.yaml及添加ShuffleAttention.py一、ShuffleAttention.pyimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitfromtorch.nn.parameterimportParameterclassShuffleAttention

weixin_44119674·2023-11-14 17:52

YOLOV5----修改损失函数-SE

主要修改yolo.py、yolov5s.yaml及添加SE.py一、SE.pyimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitclassSEAttention

weixin_44119674·2023-11-13 11:46

YOLOv5：修改backbone为MobileOne

YOLOv5：修改backbone为MobileOne前言前提条件相关介绍MobileOneYOLOv5修改backbone为MobileOne修改common.py修改yolo.py修改yolov5.

FriendshipT·2023-11-02 01:35

树莓派NCNN开发·yolov5

修改models/yolo.py文件defforward(self,x):z=[]#inferenceoutputforiinrange(sel

烂笔头·张·2023-11-01 19:54

YOLOv5白皮书-第Y5周：yolo.py文件解读

/models/yolo.py、./models/yolov5s.yaml文件–提示2：C2模块与C3模块是非常相似的两个模块，我们要插入C2到模型当中，只需要找到哪里有C3模块，然后在其附近加上C2

陆小吉1212·2023-10-26 12:46

YOLOv5：修改backbone为SPD-Conv

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

FriendshipT·2023-10-24 07:57

yolov7改进优化之蒸馏（二）

Model修改蒸馏需要对teacher和student网络的特征层进行loss计算，因此我们forward时要能够返回需要的中间层，这需要修改yolo.py中的Model类。

CodingInCV·2023-10-23 22:13

海思NNIE开发·yolov7

修改models/yolo.py文件defforward(self,x):#x=x.copy()#forprofilingz=[]#inferenceoutputself

烂笔头·张·2023-10-21 01:14

海思NNIE开发·yolov5

修改models/yolo.py文件defforward(self,x):z=[]#inferenceoutputforiinrange(self

烂笔头·张·2023-10-21 01:44

瑞芯微RKNN开发·yolov7

修改models/yolo.py文件defforward(self,x):#x=x.copy()#forprofilingz=[]#inferenceoutputself

烂笔头·张·2023-10-21 01:09

瑞芯微RKNN开发·yolov5

修改models/yolo.py文件defforward(self,x):z=[]#inferenceoutputforiinrange(sel

烂笔头·张·2023-10-19 11:16

[yolo系列：yolov7添加可变形卷积Deformable Conv V2]

二、使用步骤1.在models/common.py文件添加2.然后再yolo.py里面添加DCNv23.修改yolov7的yaml总结参考文章一、可变形卷积是什么？

落叶霜霜·2023-10-13 08:24

2.5 yolov5的主干网络CSPDarknet的输出

这3个特征将在yolo.py文件里对其分别求上采样和下采样以及求3个head。代码解释及输出如下（注意：需要修改输入

YANQ662·2023-10-10 04:21

yolov5加关键点回归

文章目录一、数据1）数据准备2）标注文件说明二、基于yolov5-face修改自己的yolov5加关键点回归1、dataloader,py2、augmentations.py3、loss.py4、yolo.py

nolabel·2023-10-09 12:01

YOLOv5、YOLOv8改进：空间金字塔池化 SPPF改为 SimSPPF / ASPP / RFB / SPPCSPC / SPPFCSPC

目录1.SPP2.sppfyolov5作者基于spp提出3.YOLOv5/YOLOv8改进之结合ASPP3.1空洞卷积（AtrousConvolution）3.2空洞空间卷积池化金字塔2.配置yolo.py

陈子迩·2023-09-24 01:25

在yolov5源码中添加注意力机制

1.1yolov5源码下载1.2创建虚拟环境1.3安装依赖2常用的注意力机制2.1SE注意力机制2.2CBAM注意力机制2.3ECA注意力机制2.4CA注意力机制3添加方式3.1修改common.py文件3.2修改yolo.py

夏木夕·2023-09-24 00:48

改进YOLOv5:添加EMA注意力机制

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言新建EMA.py文件修改yolo.py文件1.导入EMA.py2.修改parse_model修改yaml文件（yolov5s为例

岩王帝姬#Y·2023-09-24 00:17

YOLOv5、YOLOv8改进：Decoupled Head解耦头

目录1.DecoupledHead介绍2.Yolov5加入Decoupled_Detect2.1DecoupledHead加入common.py中：2.2Decoupled_Detect加入yolo.py

陈子迩·2023-09-23 00:28

yolov7添加 iRMB模块

复制过来yolo.py添加yaml文件随便换，建议换3x3的pipinstalltimm==0.6.5，版本问题记得搞一下

毕竟是shy哥·2023-09-13 23:59

YOLOv5：对yolov5n模型进一步剪枝压缩

YOLOv5：对yolov5n模型进一步剪枝压缩前言前提条件相关介绍具体步骤修改yolov5n.yaml配置文件单通道数据（黑白图片）修改models/yolo.py文件修改train.py文件剪枝后模型大小参考前言由于本人水平有限

FriendshipT·2023-09-10 18:46

yolov7中Concat之后加注意力模块（最复杂的情况）

1、common.py中找到Concat模块，复制一份2、要传参进来，dim通道数3、然后找yolo.py模块，添加4、yaml里替换5、和加的位置也有关系

毕竟是shy哥·2023-09-10 15:04

YOLOV7改进-添加基于注意力机制的目标检测头(DYHEAD)

DYHEAD复制到这：1、models下新建文件2、yolo.py中import一下3、改IDetect这里4、论文中说6的效果最好，但参数量不少，做一下工作量5、在进入IDetect之前，会对RepConv

毕竟是shy哥·2023-09-09 10:16

Yolov5 中添加注意力机制 CBAM

CBAM1.1ChannelAttentionModule1.2SpatialAttentionModule1.3Channelattention和Spatialattention如何去使用2.在Yolov5中添加CBAM模块2.1修改common.py文件2.2修改yolo.py

坐在墙上的猫·2023-09-09 01:02

YOLOV7改进-空洞卷积+共享权重的Scale-Aware RFE

代码1、先把文件复制到common.py中2、yolo.py添加类名3、下半部分进行添加修改4、cfg-training：新建配置文件加了一行，后面对于序号+15、这里选择12层替代

毕竟是shy哥·2023-09-09 01:31

YOLOV7改进-对小目标有提点的Omni-Dimensional Dynamic Convolution

ODConv比普通卷积时间长，对小目标也有作用1、models下建立文件，复制进来2、yolo.py文件下导入模块，下面添加解析函数3、改下面的1->2，不改会报错4、修改配置文件，改网络模型，conv

毕竟是shy哥·2023-09-08 17:01

YOLOV7改进-轻量级上采样算子CARAFE

CARAFE可以作为论文中的小创新点上采用算子参数可以跑一跑，增加实验丰富度，工作量1、复制代码,到common文件的最底下就可以了2、yolo.py复制3、yolov7里就俩上采样，替换名称，后面参数可以调打印出来便于观看参数

毕竟是shy哥·2023-09-08 17:00

[论文必备]梯度加权的类激活热力图（Grad-CAM）可视化以及踩坑经历分享

本篇文章分享一下实现方法和踩坑经历~友情提示：全文3万多字，包含代码分块讲解，步骤超级详细，可以先点再慢慢看哦~目录一、什么是Grad-CAM二、Grad-CAM的原理⭐三、yolov5结合Grad-CAM的步骤第①步修改yolo.py

路人贾'ω'·2023-09-08 10:27

YOLOV7改进-添加CoordConv（坐标卷积）

坐标卷积link只替换FPN1x1卷积层和检测头中的第一卷积层1、复制到common文件夹最后2、做改进对比实验时，不要载入与训练权重3、yolo.py解析模型里面4、对yolov7.yaml的配置文件修改

毕竟是shy哥·2023-09-07 22:44

YOLOV7改进-添加SAConv.

链接link1、放到common文件夹下，最后面加2、yolo.py下3、修改配置文件cfg-training：yolov7.yaml4、一般用在3x3卷积上

毕竟是shy哥·2023-09-07 22:14

yolov7添加注意力机制

接受通道数的注意力机制1、目的：在三个输出地方添加注意力yolov7.yaml文件，换成其他模块注意力链接2、models下建SE.py3、common.py下，先找classConv，再复制一份修改，把模块导进来4、yolo.py

毕竟是shy哥·2023-09-07 22:13

YOLOv5添加注意力机制

添加SE注意力机制第一步添加代码-SE类-models/common.py第二步添加注意力关键词-models/yolo.py第三步创建配置文件-models/yolov5s_SE.yaml第四步修改读取配置

澄鑫·2023-09-07 02:02

AttributeError: Can‘t get attribute ‘DetectionModel‘ on ＜module ‘models.yolo‘

我想用之前训练的模型蒸馏，却发现yolov5新版本训练出来的模型不能给之前的项目用问题解决将以下代码粘贴到yolo.py（参考路径E:\Project\Python_Project\yolov5-master

GodGump·2023-09-02 22:10

【yolo系列：运行代码报错TypeError: init() missing 1 required positional argument: ‘c2‘】

根据错误信息，问题似乎出现在yolo.py文件的parse_model函数中的模型构建部分。错误信息中提到了缺少一个必需的位置参数‘c2’。

落叶霜霜·2023-08-14 10:36

yolov5代码解读之yolo.py【网络结构】

这个文件阿对于做模型修改、模型创新有很好大好处。首先加载一些python库和模块：如果要执行这段代码，直接在终端输入pythonyolo.py.yolov5的模型定义和网络搭建都用到了model这个类(也就是以下图片展示的东西)：（以前代码没有更新的时候是写在了一个model类中的，现在分成了两个）通常在pytorch中如果要定义一个模型的话，都会有一个__init__函数来搭建整个网络结构，然后

每天都是被迫学习·2023-08-14 00:34

YOLOv5源码解读1.5-配置文件yolov5*.yaml

网络结构包括yolo.py和common.py,在具体学习网络结构。yolov5中网络结构采用yaml配置文件，yolov5配置了4种模型，这篇我们以yolov5s.yaml为例来介绍其网络结构。

汉卿HanQ·2023-08-03 12:33

[记录解决YOLOv5加载权重文件报错问题]AttributeError: Can‘t get attribute ‘DetectionModel‘ on ＜module ‘models.yolo‘

【记录解决YOLOv5加载权重文件报错问题】报错原因：YOLOv5新旧版本不兼容，models下的yolo.py文件缺少DetectionModel模块代码。

weixin_46389664·2023-07-19 18:20

Yolov7 引入CVPR 2023 BiFormer: 基于动态稀疏注意力构建高效金字塔网络架构，对小目标涨点明显

目录1.BiFormer介绍2.基于Yolov5的BiFormer实现2.1BiFormer加入common.py中2.2BiFormer加入yolo.py中：2.3yolov7-tiny_BiFormerBlock.yaml

AI小怪兽·2023-06-22 18:14

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