yolov5数据增强

yolov5＞onnx＞ncnn＞apk

一.yolov5pt模型转onnx条件：colabnotebookyolov51.安装环境!pipinstallonnx>=1.7.0#forONNXexport!pipinstallcoremltools==4.0#forCoreMLexport!pipinstallonnx-simplifier2.修改common.py在classFocus下面

图像处理大大大大大牛啊·2024-09-16 05:15

如何理解深度学习的训练过程

以yolov5为例子，训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中，得到一个输出模型，这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫，哪个是狗2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？

奋斗的草莓熊·2024-09-15 03:58

基于YOLOV5人脸检测打上码赛克

yolov5检测人脸，并打上马赛克，保护自己的隐私。只需下载代码，解压缩后就可以传入你想要打马赛克的视频或者图片了。这个是需要你对代码有一些了解的，等我开发一下使大家都可以用。

Deep-white·2024-09-14 16:16

yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪

要在YOLOv5中添加测距和测速功能，您需要了解以下两个部分的原理：单目测距算法单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。

cv_2025·2024-09-14 09:59

YOLOv8数据增强

1.找到augment.py（ultralytics/data/augment.py），修改对应内容#TransformsT=[A.Blur(p=0.01),A.MedianBlur(p=0.01),A.ToGray(p=0.01),A.CLAHE(p=0.01),A.RandomBrightnessContrast(p=0.0),A.RandomGamma(p=0.0),A.ImageCompr

热心小张·2024-09-13 16:14

计算机视觉中的数据增强方法总结

前言：在计算机视觉方向，数据增强的本质是人为地引入人视觉上的先验知识，可以很好地提升模型的性能，目前基本成为模型的标配。最近几年逐渐出了很多新的数据增强方法，在本文将对数据增强做一个总结。

CV技术指南(公众号)·2024-09-13 05:57

第3篇：LangChain的架构总览与设计理念

文章目录1.LangChain库简介2.核心组件2.1数据输入模块作用2.2数据预处理模块作用2.3数据增强模块作用2.4数据加载与批处理模块作用2.5模型训练模块作用2.

Gemini技术窝·2024-09-11 19:49

yolov5 +gui界面+单目测距实现对图片视频摄像头的测距

可实现对图片，视频，摄像头的检测项目概述本项目旨在实现一个集成了YOLOv5目标检测算法、图形用户界面（GUI）以及单目测距功能的系统。

毕设宇航·2024-09-11 18:07

pytorh基础知识和函数的学习：torchvision.transforms()

它提供了一组工具，用于在图像数据集上进行常见的预处理和数据增强操作，以便更好地训练深度学习模型。

深蓝海拓·2024-09-10 19:30

深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性

提高鲁棒性的方法：数据增强：通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等），使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练：在训练过程中引入

Ven%·2024-09-09 21:21

YOLOv9独家原创改进|使用可改变核卷积AKConv改进RepNCSPELAN4

RepNCSPELAN4是YOLOv9中的特征提取模块，类似YOLOv5和v8中的C2f与C3模块。

今天炼丹了吗·2024-09-09 04:48

在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【4.2】RK3588获取USB摄像头图像推流RTSP更多内容见视频

本专栏主要是提供一种国产化图像识别的解决方案，专栏中实现了YOLOv5/v8在国产化芯片上的使用部署，并可以实现网页端实时查看。根据自己的具体需求可以直接产品化部署使用。

橘子的战斗日记·2024-09-08 20:56

6. 深度学习中的正则化技术：防止过拟合

为了防止过拟合，研究者们提出了多种正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout、数据增强等。这些技术通过约束模型的复杂度或增加数据的多样性，有效提高了模型的泛化能力。

Network_Engineer·2024-09-08 12:31

yolov5在windows上傻瓜式训练工具和教程

本工具支持yolov5快速训练，使用者基本无需了解yolov5知识即可开启自己的训练任务，本工具支持yolov5内建的4个框架傻瓜式训练，支持yolov5syolov5myolov5lyolov5x先看看截图使用步骤

踩着代码过河·2024-09-08 04:33

来了，YoloV5的TensorFlow版开源

开源自从yolov5开源以来，(不管因为啥原因)深受瞩目，我最近用tensorflow实现了其主要部分。

半壶雪·2024-09-06 23:18

【yolov5问题解决】RuntimeError: The size of tensor a (80) must match the size of tensor b (56) at

在使用yolov5的时候，更改默认下载的模型时，出现这个问题。主要原因是因为我当前的版本是5.0，而最新版已经到了7.0，所以会自动下载7.0下的模型，所以就会导致出现问题。

读研路上的菜鸡·2024-09-06 22:42

经典网络训练图像分类模型一

网络模型保存与测试数据读取与预处理操作制作好数据源：读取标签对应的实际名字加载models中提供的模型，并且直接用训练的好权重当做初始化参数模型参数更新把模型输出层改成自己的设置哪些层需要训练优化器设置数据预处理部分：-数据增强

三十度角阳光的问候·2024-09-06 20:34

TROS DataFlow - USB Camera & mipi Sensor - rtsp

TROSDataFlow-USBCamera&mipiSensor-rtsp使用TROS的功能，通过USB或者mipi摄像头得到MJPEG数据，推理YOLOv5节点，得到目标检测结果，通过ros_rtsp

WuChao_JMUer·2024-09-06 07:27

yolov5入门

1、创建python虚拟环境打开命令行或终端，然后导航到你希望存放虚拟环境的位置。接着，运行以下命令来创建一个新的虚拟环境：python-mvenvtest-env激活虚拟环境C:\Users\Administrator\test-env\Scripts\activate关闭虚拟环境C:\Users\Administrator\test-env\Scripts\deactivate2、进入yolo

Hello，C++！·2024-09-05 12:54

YOLOV5入门教程-yolov5s.yaml文件

一、YAML的定义YAML（YAMLAin'tMarkupLanguage）是一种人类友好的数据序列化格式，用于表示数据结构和配置文件。以下是YAML文件的一些概述信息：可读性强：YAML使用缩进和结构化方式来表示数据，易于阅读和编写。它注重易读性，鼓励使用人类可读的格式。轻量级：YAML是一种轻量级的标记语言，相对于XML和JSON，它更简洁、易理解，适合表示复杂的数据结构。支持数据类型：YAM

ustcthebest·2024-09-05 10:13

训练过程训练集的准确率都低于验证集和测试集的准确率可能的原因

每一个epoch训练集的准确率都低于验证集和测试集的准确率，这种现象不太常见，可能有以下几个原因：1.数据增强过强如果你在训练集上使用了较强的数据增强（如随机翻转、ColorJitter等），而验证集和测试集仅进行了基础的预处理

Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

实时数据增强：在训练过程中，可以实时地对输入数据进行变换和增强，以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。大规模数据处理：深

俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

4. 生成对抗网络（GAN）：生成模型的崛起

GAN通过生成器和判别器的对抗性训练，能够生成逼真的图像、音频、文本等数据，广泛应用于图像生成、数据增强、风格迁移等任务中。本篇博文将深入解析GAN的基本原理、训练过程，以及其在各类生成任务中的应用。

Network_Engineer·2024-09-03 17:53

深度学习100问44:如何避免模型出现过拟合现象

不断持续学习ing·2024-09-01 18:00

PyTorch库学习之torch.repeat_interleave函数

这个函数在处理序列数据或生成数据增强样本时非常有用。二、语法和参数语法:torch.repeat_in

Midsummer-逐梦·2024-08-31 21:19

设备仪器仪表盘读数识别系统 YOLOv5

设备仪器仪表盘读数识别系统基于YoLov8网络模型智能视觉分析技术，设备仪器仪表盘读数识别系统自动识别指针型仪表读数。设备仪器仪表盘读数识别系统对工业仪表盘数据进行实时读取，不需人为干预当监测到指针仪表读数数据异常时，立即自动抓拍告警提醒后台值班管理人员及时处理，避免意外的发生。设备仪器仪表盘读数识别系统主要适用于油田、工厂等场景需要值班人员及时统计指针仪表读数信息。设备仪器仪表盘读数识别系统通过

燧机科技SuiJi·2024-08-31 16:44

Datawhale AI夏令营

比如，之前用过yolov5做过滑动验证码的识别，给滑动验证码的缺口打标签是项耗时费力的工作。本次任务相同，是给非机动车、机动车打标签。

于弋gg·2024-08-31 04:21

第T10周：数据增强

>-**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]**第10周：数据增强难度：夯实基础⭐⭐语言：Python3、TensorFlow2要求：学会在代码中使用数据增强手段来提高

OreoCC·2024-08-31 00:55

Yololov5+Pyqt5+Opencv 实时城市积水报警系统

在这篇博客中，我将带你一步步实现一个基于YOLOv5的积水检测系统，帮助你轻松应对城市积水挑战。

机器懒得学习·2024-08-30 07:37

YOLOV5训练时P、R、mAP等值均为0的问题

当YOLOv5的训练P、R、mAP等指标为0时，通常有以下一些原因：数据集质量不佳：检查数据集中是否存在较大的类别不平衡或者太多的噪声。可能需要重新清理数据集以确保标签正确且具有可解释性。

该醒醒了~·2024-08-29 11:53

Datawhale AI夏令营-task03

DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源：DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术，尤其是在处理图像和视频数据时。

ghost_him·2024-08-29 06:50

理解PyTorch版YOLOv5模型构架

一个深度学习模型，可以拆解为：模型构架(ModelArchitecture):下面详述激活函数(ActivationFunction)：YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数，在最后的检测层中使用了

LabVIEW_Python·2024-08-28 17:05

使用python -m pip install -r requirements.txt安装yolov5出现问题

出现问题：ERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementmatplotlib>=3.3(fromversions:none)ERROR:Nomatchingdistributionfoundformatplotlib>=3.3原因分析：我打开了代理服务器，这时我们使用的清华镜像源就不能使用了解决办法：关闭代理服务器即可。

小白yaa·2024-08-27 16:08

目标检测 | yolov8 原理和介绍

hero_hilog·2024-08-25 13:39

校园打架行为识别检测系统 YOLOv5

校园打架行为识别检测系统基于python深度学习框架+边缘分析技术，校园打架行为识别检测系统自动对校园监控视频图像信息进行分析识别。校园打架行为识别检测系统利用学校监控对校园、广场等区域进行实时监测，当监测到有人打架斗殴时，系统立即抓拍存档语音提醒，并将打架行为回传给学校监控后台，提醒后台人员及时处理打架情况。在YOLO系列算法中，针对不同的数据集，都需要设定特定长宽的锚点框。在网络训练阶段，模型

燧机科技SuiJi·2024-08-24 06:26

基于PIL实现亮度、噪声、随机黑块数据增强

importosimportshutilfromPILimportImage,ImageEnhanceimportnumpyasnpimportrandomfromtqdmimporttqdm#ColorJitteringfunctiondefapply_color_jitter(image,brightness=0.5,contrast=0.5,saturation=0.5):"""Applyc

小陈phd·2024-03-27 05:52

YOLOv5 | 源码解析 | 计算损失loss原理——独家原创注释

⭐欢迎大家订阅我的专栏一起学习⭐订阅专栏，更新及时查看不迷路YOLOv5涨点专栏：http://t.csdnimg.cn/D9kR0YOLOv8涨点专栏：http://t.csdnimg.cn/5hNr8YOLOv7

kay_545·2024-03-24 20:39

torch报错：[winerror 126] 找不到指定的模块torch_python.dll“ or one of its dependencies.

\miniconda\envs\action_env\lib\site-packages\torch\lib\torch_python.dll"oroneofitsdependencies.在使用这个yolov5

LightningJie·2024-03-19 07:16

【计算机视觉面经四】基于深度学习的目标检测算法面试必备（RCNN~YOLOv5）

文章目录一、前言二、两阶段目标检测算法2.1RCNN2.2Fast-RCNN2.3FasterR-CNN三、多阶段目标检测算法3.1CascadeR-CNN四、单阶段目标检测算法4.1编码方式4.1.1基于中心坐标4.1.1.1方案14.1.1.2方案24.1.1.3方案34.2YOLOv14.3SSD4.4YOLOv24.5RetinaNet4.6YOLOv34.7YOLOv44.8YOLOv5

旅途中的宽~·2024-03-06 05:57

ChatGPT聊YOLO

AIWalker-Happy·2024-03-04 10:01

图像数据增强

一、做随机亮度、对比度、饱和度修改，使用tensorflowAPI核心部分是aug_op函数，这可是菜鸟的心血啊！#coding:utf-8importtensorflowastfimportcv2importrandomimportsysimportosimportshutil#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=""defrandom_normal(img,m

菜鸟瞎编·2024-02-20 21:34

基于Diffusion Model的数据增强方法应用——毕业设计其三

文章目录题目简介前言StableDiffusionLatentdiffusion自动编码器(VAE)U-NetText-EncoderStableDiffusion的推理过程从零开始配置实验环境IDEAnacondaCUDA和CuDNNCuDNNStableDiffusion的本地部署运行测试总结题目简介笔者个人的毕业设计课题如下：简介：使用预训练的DiffusionModel图像生成模型生成图像

大鸟仙童·2024-02-20 21:06

【面经——《广州敏视数码科技有限公司》——图像处理算法工程师-深度学习方向】

数据增强梯度下降法的优化算法有哪些，各有什么优缺点？损失函数有哪些？优缺点

有情怀的机械男·2024-02-20 15:30

yolov5配置教程

yolov5yolov5notepad++notepad++直接下一步就可以GitGit取消勾选修改默认编辑器为npp其他都直接下一步python3.8.1python3.8.1主要勾选添加环境变量其他下一步即可MinicondaMiniconda其他下一步然后添加系统环境变量PycharmPycharm把这个界面所有都勾选然后下一步配置环境更改系统编码（整个过程结束后修改回去）点击日期、时间和区

moyv·2024-02-20 13:43

目标检测算法之YOLOv5的应用实例（零售业库存管理、无人机航拍分析、工业自动化领域应用的详解）

1.YOLOv5在"零售业库存管理"领域的应用在零售业库存管理中，YOLOv5可以帮助自动化商品识别和库存盘点过程。

小嘤嘤怪学·2024-02-20 08:16

【论文阅读笔记】AutoAugment:Learning Augmentation Strategies from Data

AutoAugment:LearningAugmentationStrategiesfromData摘要研究方法:本文描述了一种名为AutoAugment的简单程序，通过这个程序可以自动寻找改进的数据增强策略

少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-20 07:15

杂记(九) 本文(4000字) | 推荐免费使用GPT-4的四种工具 |

小酒馆燃着灯·2024-02-20 03:01

目标检测算法之YOLOv5在乒乓球赛事中运动员行为分析领域的应用实例详解（优化版--下）

为了进一步提升代码的效率和可维护性，可以考虑以下几个方面的优化：1.**视频解码优化**：-使用OpenCV的`preprocess`功能来直接从原始视频帧中提取RGB图像，避免不必要的复制和转换。2.**模型推理优化**：-使用ONNXRuntime的定制配置，如启用自动形状推测和启用量化模式，来进一步提高模型推理速度。3.**结果后处理优化**：-使用更高效的非极大值抑制（NMS）实现，如使用

小嘤嘤怪学·2024-02-19 23:06

目标检测算法之YOLOv5的应用实例（智能交通信号控制、体育赛事分析、野生动物研究领域应用的详解）

1.YOLOv5在"智能交通信号控制"领域的应用在智能交通信号控制领域，YOLOv5可以通过实时检测交通流量的变化来辅助信号灯的调度决策。

小嘤嘤怪学·2024-02-19 23:05

目标检测算法之YOLOv5在社交媒体内容审核领域的应用实例详解

目录YOLOv5具体工作流程应用实例及代码优化再优化继续优化YOLOv5具体工作流程YOLOv5可以在社交媒体内容审核领域发挥重要作用，具体工作流程如下：1.