文章目录一、新建项目UI设计二、代码部分mainwindow类detector类yolov5类三、效果演示项目基于Qt+OpenCV部署yolov5添加了检测线程（主线程负责主窗口UI显示）避免拖动窗口时卡顿#mermaid-svg-UBC3uB0pka3G7XfR{font-family:"trebuchetms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-UBC3uB0pka3G7XfR
1项目的克隆和必要的环境依赖 1.1：目前暂时下载yolov5下的7.0分支并解压至自己的工程目录(~/Yolov5_Study)里：官网 GitHub-ultralytics/yolov5atv7.0tree-L1yolov5-7.0/这里通过tree的1级别可以看到的目录一层结构：data：配置文件，训练集、测试集、验证集的路径 还包含目标检测的种类数及种类的名称，和官方提供测试的图片.如要自己训练数据集是要修改其中的yaml文件。自己的数据集放到yolov5项目的同级目录下面。models：网络构建的配置文件和函数，包含该项目四个版本，为s、m、l、x。体积从小至大，对应版本检测速度从
1项目的克隆和必要的环境依赖 1.1：目前暂时下载yolov5下的7.0分支并解压至自己的工程目录(~/Yolov5_Study)里：官网 GitHub-ultralytics/yolov5atv7.0tree-L1yolov5-7.0/这里通过tree的1级别可以看到的目录一层结构：data：配置文件，训练集、测试集、验证集的路径 还包含目标检测的种类数及种类的名称，和官方提供测试的图片.如要自己训练数据集是要修改其中的yaml文件。自己的数据集放到yolov5项目的同级目录下面。models：网络构建的配置文件和函数，包含该项目四个版本，为s、m、l、x。体积从小至大，对应版本检测速度从
1常见IOU汇总classificationloss分类损失localizationloss,定位损失（预测边界框与GT之间的误差）confidenceloss置信度损失（框的目标性objectnessofthebox）总的损失函数：classificationloss+localizationloss+confidencelossYOLOv5使用二元交叉熵损失函数计算类别概率和目标置信度得分的损失。YOLOv5使用CIOULoss作为boundingbox回归的损失。多标签分类：大多数分类器假设输出标签是互斥的。如果输出是互斥的目标类别，则确实如此。因此，YOLO应用softmax函数将得分
1.对原始图片打标利用LabelImg工具打标，输出格式选择为PascalVOC，得到xml格式的文件2.数据预处理（1）将打标后的文件拷贝到当前工作目录，即放在和代码同一级目录下的datasets文件夹中"""将打标好的图片和xml分别放在img和xml文件夹中"""importosimportglobimportshutilroot_path=os.getcwd()#当前工作目录xml_file_path=r'D:\YOLO\0506\labels\\'#存放打标后xml文件的路径png_file_path=r'D:\YOLO\0506\images\\'#原始图片数据集的路径png_na
1.对原始图片打标利用LabelImg工具打标，输出格式选择为PascalVOC，得到xml格式的文件2.数据预处理（1）将打标后的文件拷贝到当前工作目录，即放在和代码同一级目录下的datasets文件夹中"""将打标好的图片和xml分别放在img和xml文件夹中"""importosimportglobimportshutilroot_path=os.getcwd()#当前工作目录xml_file_path=r'D:\YOLO\0506\labels\\'#存放打标后xml文件的路径png_file_path=r'D:\YOLO\0506\images\\'#原始图片数据集的路径png_na
上一篇笔记记录了如何使用yolov5使用usb摄像头使用权重进行测试,测试效果如下本篇文章具体操作步骤如下就可以了，切记版本要对应，我产生这个错误的原因就是版本问题，成功转换但是还是卡顿，估计是硬件usb问题，加速以后帧率得到了明显提升gitclone-bv5.0https://github.com/ultralytics/yolov5.gitgitclone-byolov5-v5.0https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.gitcdyolov5/nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$lsbest.wtsdatadetect.p
上一篇笔记记录了如何使用yolov5使用usb摄像头使用权重进行测试,测试效果如下本篇文章具体操作步骤如下就可以了，切记版本要对应，我产生这个错误的原因就是版本问题，成功转换但是还是卡顿，估计是硬件usb问题，加速以后帧率得到了明显提升gitclone-bv5.0https://github.com/ultralytics/yolov5.gitgitclone-byolov5-v5.0https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.gitcdyolov5/nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$lsbest.wtsdatadetect.p
本文以CBAM和SE注意力机制的添加过程为例，主要介绍了向YOLOv5中添加注意力机制的具体步骤本文在此篇博客的基础上向YOLOv5-5.0版本代码中添加注意力机制yolov5模型训练———使用yolov5训练自己的数据集本文主要包括以下内容一、CBAM注意力机制添加（1）在common.py中添加可调用的CBAM模块（2）向yolo.py文件添加CBAMC3判断语句（3）修改yaml文件二、SE注意力机制添加（1）在common.py中添加可调用的SE模块（2）向yolo.py文件添加SE判断语句（3）修改yaml文件三、其他几种注意力机制代码（1）ECA注意力机制代码（2）CA注意力机制代
本文以CBAM和SE注意力机制的添加过程为例，主要介绍了向YOLOv5中添加注意力机制的具体步骤本文在此篇博客的基础上向YOLOv5-5.0版本代码中添加注意力机制yolov5模型训练———使用yolov5训练自己的数据集本文主要包括以下内容一、CBAM注意力机制添加（1）在common.py中添加可调用的CBAM模块（2）向yolo.py文件添加CBAMC3判断语句（3）修改yaml文件二、SE注意力机制添加（1）在common.py中添加可调用的SE模块（2）向yolo.py文件添加SE判断语句（3）修改yaml文件三、其他几种注意力机制代码（1）ECA注意力机制代码（2）CA注意力机制代
