一、基础概念YoloV7提供的yolov7-tiny.onnx对于图像中包含较大尺寸的足球检测准确率高。但在实际应用中，足球视频中的足球非常小，默认的模型难于满足实际的足球检测需求。1.1识别目标1）固定机位的视频中足球的逐帧识别1.2实现思路1）采用labelImg对视频中的逐帧图像进行标注，并保存为yolo格式2）采用YoloV7源码对标注数据进行训练3）集成到实践项目中二、数据标注下载labelImg2.1准备数据编写简单的应用程序，从视频帧中采样关键帧图片（可以每隔60帧取一张），以下代码是样例publicclassLoadImages{ publicstaticIEnumerabl
1 Wise-IOU损失函数边界框回归（BBR）的损失函数对于目标检测至关重要。它的良好定义将为模型带来显著的性能改进。大多数现有的工作假设训练数据中的样本是高质量的，并侧重于增强BBR损失的拟合能力。如果盲目地加强低质量样本的BBR，这将危及本地化性能。FocalEIoUv1被提出来解决这个问题，但由于其静态聚焦机制（FM），非单调FM的潜力没有被充分利用。基于这一思想，作者提出了一种基于IoU的损失，该损失具有动态非单调FM，名为WiseIoU（WIoU）。当WIoU应用于最先进的实时检测器YOLOv7时，MS-COCO数据集上的AP75从53.03%提高到54.50%。现有工作记锚框为，
1 Wise-IOU损失函数边界框回归（BBR）的损失函数对于目标检测至关重要。它的良好定义将为模型带来显著的性能改进。大多数现有的工作假设训练数据中的样本是高质量的，并侧重于增强BBR损失的拟合能力。如果盲目地加强低质量样本的BBR，这将危及本地化性能。FocalEIoUv1被提出来解决这个问题，但由于其静态聚焦机制（FM），非单调FM的潜力没有被充分利用。基于这一思想，作者提出了一种基于IoU的损失，该损失具有动态非单调FM，名为WiseIoU（WIoU）。当WIoU应用于最先进的实时检测器YOLOv7时，MS-COCO数据集上的AP75从53.03%提高到54.50%。现有工作记锚框为，
看我出现那么多例子，最后才能正常预测的，是有点小心酸第一个报错没有sppf类的Can'tgetattribute'SPPF'on Can'tgetattribute'SPPF'on紧接着第二个报错RuntimeError:Thesizeoftensora(80)mustmatchthesizeoftensorb(56)atnon-singleton RuntimeError:Thesizeoftensora(80)mustmatchthesizeoftensorb(56)atnon-singleton下面给出解决方案针对第一个问题打开它，找到spp那个类149行左右在spp类的下面添加spp
看我出现那么多例子，最后才能正常预测的，是有点小心酸第一个报错没有sppf类的Can'tgetattribute'SPPF'on Can'tgetattribute'SPPF'on紧接着第二个报错RuntimeError:Thesizeoftensora(80)mustmatchthesizeoftensorb(56)atnon-singleton RuntimeError:Thesizeoftensora(80)mustmatchthesizeoftensorb(56)atnon-singleton下面给出解决方案针对第一个问题打开它，找到spp那个类149行左右在spp类的下面添加spp
前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLO，已经集合了大量的trick，但是在处理一些复杂检测问题的时候，还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章，将重点对YOLOv8、YOLOv7以及YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。一、解决问题 YOLO小目标检测效果不好的一个原因是因为小目标样本的尺寸较小，而yolov8的下采样倍数比较大，较深的特征图很难学习到小目标的特征信息，因此提出增加小目标检测层对较浅特征图与深特征图拼接后进行检测。加入小目标检测层，可以让网络更加关注小目标的检测
前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLO，已经集合了大量的trick，但是在处理一些复杂检测问题的时候，还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章，将重点对YOLOv8、YOLOv7以及YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。一、解决问题 YOLO小目标检测效果不好的一个原因是因为小目标样本的尺寸较小，而yolov8的下采样倍数比较大，较深的特征图很难学习到小目标的特征信息，因此提出增加小目标检测层对较浅特征图与深特征图拼接后进行检测。加入小目标检测层，可以让网络更加关注小目标的检测
Yolov5如何在训练意外中断后接续训练1.配置环境2.问题描述3.解决方法3.1设置需要接续训练的结果3.2设置训练代码4.原理5.结束语1.配置环境操作系统：Ubuntu20.04CUDA版本：11.4Pytorch版本：1.9.0TorchVision版本：0.7.0IDE：PyCharm硬件：RTX2070S*22.问题描述在训练YOLOv5时由于数据集很大导致训练时间十分漫长，这期间Python、主机等可能遇到死机的情况，如果需要训练300个epoch但是训练一晚后发现在200epoch时停下是十分崩溃了，好在博主摸索到在yolov5中接续训练的方法了。3.解决方法首先直接上方法3.
Yolov5如何在训练意外中断后接续训练1.配置环境2.问题描述3.解决方法3.1设置需要接续训练的结果3.2设置训练代码4.原理5.结束语1.配置环境操作系统：Ubuntu20.04CUDA版本：11.4Pytorch版本：1.9.0TorchVision版本：0.7.0IDE：PyCharm硬件：RTX2070S*22.问题描述在训练YOLOv5时由于数据集很大导致训练时间十分漫长，这期间Python、主机等可能遇到死机的情况，如果需要训练300个epoch但是训练一晚后发现在200epoch时停下是十分崩溃了，好在博主摸索到在yolov5中接续训练的方法了。3.解决方法首先直接上方法3.
?本篇内容：YOLOv5、YOLOv8首发改进最新主干FasterNet系列：最新CVPR2023顶会录用Backbone，为更快的神经网络追求更高的FLOPS，参数量计算量下降、FPS提高实测：??计算量、参数量下降、FPS提高????内含·改进源代码·，按步骤操作运行改进后的代码即可重点：???有同学已经使用这个FasterNet创新点分别在公开数据集和私有数据集改进做完实验：1.轻量化的效果下mAP是最高的，2.在参数量降低30%的情况下，涨点接近1%，降低参数量+有效涨点一步到位！！实测改进有效改进结构为博主原创结构，部分涨点效果反馈一览,只统计了一小部分????此论文为刚录用的CVP
