2024年计算机视觉顶会创新点适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤

本文全网独家改进：1)引入了一种新颖的多尺度特征融合iAFF；2）为了轻量级部署，和GhostConv有效结合在边缘端具有竞争力的准确性在YOLOv5中如何使用1）iAFF加入Neck替代Concat；

小麦是世界上种植地域最广、面积最大及产量最多的粮食作物,2021年世界小麦使用量达到7.54亿吨。小麦产量的及时预估对作物生产、粮食价格及粮食安全产生重大影响,单位面积穗数是小麦产量预估研究中的难点及重中之重。当前,人工估产方法依据专家目测估计产量,准确率得不到保证。取样估产方法通过采集部分区域,进行人工计数、称重,费时费力。随着计算机视觉技术的发展,大量研究致力于统计单幅图像中麦穗数进而实现估产

随着社会和经济的持续发展，电力系统的投资与建设也日益加速。在电力系统中，输电线路作为电能传输的载体，是最为关键的环节之一。而绝缘子作为输电环节中的重要设备，在支撑固定导线，保障绝缘距离的方面有着重要作用。大多数高压输电线路主要架设在非城市内地区，绝缘子在输电线路中由于数量众多、跨区分布，且长期暴露在空气中，受恶劣自然环境的影响，十分容易发生故障。随着大量输电工程的快速建设，传统依靠人工巡检的模式，

YOLOv5（YouOnlyLookOnceversion5）是目标检测任务中的一种深度学习模型，其网络结构相对简单，但非常有效。下面是一个大概思路，用于明白整个流程，但是我们讲解不按这个走哦。

相信刚上手yolov5的小伙伴，对train.py和val.py中的评价指标很疑惑吧。今天为大家讲解一下，争取用朴素的语言讲明白。

以下将详细阐述Yolov5水果分类识别和PyQT交互式界面的实现。

使用YOLOv5自己训练模型前言：本文基于我的另一篇文章作为基础，文章戳这里，主要还是实操为主，让大家能快速上手使用。

从零开始安装并运行YOLOv5该文主要实现用YOLOv5的基准检测为自己的视频片段渲染对象检测结果和边界框，本文大部分都是实操，帮助大家快速上手。什么是YOLOv5？

YOLOv5是GlennJocher等人研发，它是Ultralytics公司的开源项目。YOLOv5根据参数量分为了n、s、m、l、x五种类型，其参数量依次上升，其效果也是越来越好。

本节课就让我们结合论文来对YOLOv5进行组合改进（更换主干网络GhostNet+添加CA注意力机制+引入GhostConv），希望同学们学完本节课可以有所启迪，并且后期可以自行进行YOLOv5算法的改进

YOLOv8是ultralytics公司在2023年1月10号开源的YOLOv5的下一个重大更新版本，目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务，在还没有开源时就收到了用户的广泛关注。

目录模型的搭建过程数据的导入过程数据的前向推理过程Detect中的处理过程网络结构模型的搭建过程其实都在训练好的pt文件中加载进来的。所以推理时没有搭建整个网络的类实例对象过程,但是相应的模块的类的定义都在common.py文件中定义的，包括各个模块的结构，前向传播过程。。pt文件中还包含了数据应有的类别标签信息model=DetectMultiBackend(weights,device=dev

比如选择构建OpenCV4.4，pyTorch1.6和1.7，Tensorflow2.1，然后在上面跑yolov5应用，用intelNC

YOLOv8专栏导航：点击此处跳转前言YOLOv8是由YOLOv5的发布者Ultralytics发布的最新版本的YOLO。

YOLOv5：将模型预测结果保存为Labelme格式的Json文件前言前提条件相关介绍实验环境YOLOv5：将模型预测结果保存为Labelme格式的Json文件代码实现进行预测输出结果前言由于本人水平有限

yolov5毫无疑问是目前目标检测框架中非常准确快速的检测框架之一，在工业界和学术界应用广泛，其优势不言而喻。在模型训练或推理时，我们都想快速完成，特别是数据量很大的时候，效率就是非常迫切需要提升的。

我使用yolov5来训练和检测视锥细胞。此外，我使用k均值来确定主色，以对锥体颜色进行分类。目前，支持的颜色为红色、黄色、绿色和蓝色。其他颜色被归类为未知。

在很多道路交通卡口都有对车流量的统计计算需要，有时候一些特殊时段、特殊节日等时间下对于车流的监测预警更为重要，恶劣特殊天气下的提早监测、预警、限流对于保证乘客、驾驶员的安全是非常重要的措施，本文的主要目的就是想要开发构建道路交通场景下车辆、行人等关键要素的监测计数系统。在前文：《Centos7系统环境下安装python3.8，训练YOLOv8模型报错：ModuleNotFoundError:Nom

作者：英特尔物联网行业创新大使王一凡目录1.1配置OpenVINOC++开发环境1.2下载并转换YoLOv5预训练模型1.3使用OpenVINORuntimeC++API编写推理程序1.3.1采集图像&

1、前言在使用yolov5开展分割任务时，数据预处理过程较为复杂，在此记录一下完整的使用过程。

版权声明：本文为转载CSDN博主「三木今天学习了嘛」文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议；原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45751396/article/details/126726120一、目标检测性能指标检测精度检测速度Precision，Recall，F1score前传耗时IoU（IntersectionoverUnion）每秒帧数FPS（Frames

一、概要2020年6月10日，Ultralytics在github上正式发布了YOLOv5。

一、基于YOLOV5的姿态估计与实现相关论文：YOLO-Pose:EnhancingYOLOforMultiPersonPoseEstimationUsingObjectKeypointSimilarityLoss

文章目录前言一、下载YoloV5仓库二、图片截取1.使用PIL2.使用mss三、调用模型四、自动瞄准函数五、绑定热键六、效果展示七、写在最后前言在我的前几篇文章中，已经实现的基于Zynq7010开发板实现的

简介这篇博客，主要给大家讲解我们在训练yolov5时生成的结果文件中各个图片及其中指标的含义，帮助大家更深入的理解，以及我们在评估模型时和发表论文时主要关注的参数有那些。

这不仅让YOLOv5在识别和定位目标时更加精准，还大幅提升了处理速度和效率。本文章深入会探讨RFAConv如何在YOLO

该项目采用了PyQt5、YOLOv8和TensorFlow创建了一个人工智能系统，旨在通过摄像头监控交通并使用YOLOv8模型分析图像，实现车辆检测和识别（包括汽车、摩托车、卡车和公共汽车）。

1、下载官方yolov5的v6.1版本gitclonehttps://github.com/ultralytics/yolov5.gitgitcheckoutv6.12、烟火数据集准备：tree-dImages

前两篇文章讲解了yolov5的敏感层分析及ptq量化流程，本篇文章在前两篇文章的基础上，继续讲解yolov5的qat量化流程。

YOLOv8是基于目标检测算法YOLOv5的改进版，它在YOLOv5的基础上进行了优化和改进，加入了一些新的特性和技术，如切片注意力机制、骨干网络的选择等。

1.文章主要内容本篇博客主要涉及简单的即插即用注意力机制融合到YOLOv5整个过程。通过详细的分析各个文件，吃透如何将注意力机制单独拎出来，插到网络结构任何位置中，举一反三。

1、ModelEnsemblingTutorial1、Ensemble集成建模是通过使用许多不同的建模算法或使用不同的训练数据集，创建多个不同的模型来预测结果的过程。然后，集成模型聚合每个基本模型的预测，并对未见数据进行一次最终预测。使用集成模型的动机是为了减少预测的泛化误差。只要基础模型具有多样性和独立性，采用集成方法时模型的预测误差减小。这种方法在进行预测时寻求群体的智慧。尽管集成模型在模型中

1.文章主要内容本篇博客主要涉及两个主体内容。第一个：简单介绍GlobalContextBlock的原理。第二个：基于YOLOv56.x版本，与Backbone部分的C3结构进行融合，提出一种新的结构C3GC（通读本篇博客需要10分钟左右的时间）。这些点子都可以用来作为写SCI四区、北大核心论文的一个小创新点！2.GlobalContextBlock（原理：简单介绍，可自行详细研究）2.1Glob

本人后续会以自己实战经验详细写出来，还请大家能够点个关注和赞，收藏一下，谢谢大家1.文章主要内容本篇博客主要涉及将GSConv融合到YOLOv5模型中。

在yolov5遇到这个问题，需要重新设置一下wandb，在对应的环境终端输入如下代码：wandbinit然后打开弹出的网址：打开后复制key在终端中输入（ctrl+v在终端中不会出现你粘贴的东西），粘贴后

在yolov5环境配置时出现的这个问题，如果直接pipinstallpycocotools，是不能安装的，不论是lunix或是windows，都可以用如下的命令安装;condainstall-cesripycocotools

演示视频0.配置环境下载anaconda&python3.8.8(内置安装包点击下载即可)-并直接安装即可直接装即可(默认安装cpu版本，如需N卡GPU算力，请自行配置CUDA)CUDA官方安装地址(点击跳转下载)升级pipPowerShell管理员模式运行python-mpipinstall-Upip运行环境配置txtPowerShell在项目文件夹内运行(shift+鼠标右键)pipinsta

论文复现基于深度学习的红外场景目标检测_秦鹏测试可变形卷积对于网络性能的影响。在成像不够清晰的红外图像中，物体的边缘往往十分模糊，可变形的卷积可以自适应地贴合物体形状，比框状的效果应该会更好。DCNv2可变形卷积源码和原理DCNv3这个链接的DCNv2实现有着极大的计算开销，十分消耗显存。基于这个特点，在网络中部署该模块时，不建议放置在backbone中，因为过大的特征图在DCNv2上会产生更大的

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

报错：AttributeError:‘Upsample’objecthasnoattribute‘recompute_scale_factor’如图：解决方法1.点击报错行该路径，进入编辑页2.将原代码（153-154行）修改为如下所示（155行）：即：returnF.interpolate(input,self.size,self.scale_factor,self.mode,self.alig

为了解决这些问题，本项目基于深度学习技术进行了吸烟检测系统的设计与实现，选择了PyTorch作为主要的深度学习框架，并结合了目标检测领域的主流算法YOLOv5来完成吸烟目标的自动识别和定位。

最近接到了一个在嵌入式设备上跑算法模型的需求，综合评估设备性能和醒目需求后，决定使用英伟达的TX2-NX基于C++实现算法模型，本篇文章是基于此想法做的一个试验。一、准备阶段首先，需要准备一台TX2-NX，并通过JetPack配置cuda-10.2环境。其次，编译安装OpenCV-4.5.4，必须是这个版本及以上，否则无法使用CUDA加速。最后，就是写代码实现模型的推理部分。补充一下opencv的

环境声明：系统环境：Ubuntu18.04Jetsontx2架构：aarch64pytorch版本：1.12.1torchvision版本：0.13.1项目代码yolov5，v6.0yolov5版本：v6.0opencv-python

我的v5是5.0版本高版本的话后续可能会有转模型的问题v5建议去官网下地址：ultralytics/yolov5atv5.0(github.com)下载的时候顺便把模型给下了（注意不要下错！！！一定在要v5下面下载，如果直接跑detect下载的模型会转模型不成功）找到v5.0版本拉倒最下边一、环境安装1、如果是在自己电脑下载的，可通过vscode，或U盘传到板子上，推荐放在桌面然后pipinsta

tensorrtx.git）需要在Tags里选择相应的v5版本，与自己训练使用的v5版本一定要对应，不然后续很麻烦2.模型转换（将xx.pt转换为xx.wts）1.安装pycuda2.将tensorrtx/yolov5

版本：jetpack4.6ubuntu18.04之前想在系统上直接实现yolov5结果发现安装依赖包的时候老出错于是便运用了Archiconda创建环境运行，前前后后折腾了快半个月，决定记录一下TX2上系统与普通

TX2系统版本：lsb_release-aNoLSBmodulesareavailable.DistributorID:UbuntuDescription:Ubuntu18.04.6LTSRelease:18.04Codename:bionic更新系统和包：sudoapt-getupdatesudoapt-getupgrade安装Archiconda3Archiconda下载地址下载好使用ftp或

yolov5车道线检测+测距（碰撞检测）1.车道线检测2.测距2.1测距原理2.2相机标定2.2.1：标定方法12.2.2：标定方法23.相机测距3.1测距添加3.2主代码4.实验结果相关链接1.基于yolov5

这个车道线检测是华科的研究团队做的一个开源项目，写这篇文章主要是想分享一下好的东西给大家自己做了拓展延伸，在车道线检测的基础上增加了测距和碰撞检测内容，具体见文章yolov5车道线检测+测距（碰撞检测）