文章目录1.前言2.模型转换2.1.NCNN2.1.1.简介2.1.2.ncnn2.1.3.ncnn-android-yolov52.2.项目准备2.2.1.安装Androidstudio2.2.2.下载解压源码2.3.安卓源码重新编译2.3.1.构建工程2.3.2.修改源码2.3.2.1.修改CMakeLists.txt中的路径2.3.2.2.重新重新ysncproject2.3.2.3.安装APP到手机端2.4.demo效果测试2.5.换成自己的训练模型2.5.1.转换自己训练的pt权重为ncnn格式2.5.1.1.导出需要的onnx文件2.5.1.1.1.首先，安装onnx包2.5.1.

简介今年7月份YOLOv7发布，其识别速度和准确度在5FPS到160FPS范围内远超目前已知的目标检测器FLIR在2022.1.19发布了新版的FLIR_ADAS_v2，相较于上一代的FLIR_1_3，新版有着更多的类别和数量更丰富的图像。现有的博客中关于新版FLIR的使用教学少只有少，加上暑假期间曾使用FLIR_ADAS_v2来训练模型以提高其对红外热图像的识别能力，便决定记录分享一下。本文章主要介绍如何使用FLIR_ADAS_v2中的thermalimage来训练基于pytorch的YOLOv7模型若有不足，也欢迎大家指正批评FLIR_ADAS_v2数据集下载官方下载链接​​​​​ 如果官

简介今年7月份YOLOv7发布，其识别速度和准确度在5FPS到160FPS范围内远超目前已知的目标检测器FLIR在2022.1.19发布了新版的FLIR_ADAS_v2，相较于上一代的FLIR_1_3，新版有着更多的类别和数量更丰富的图像。现有的博客中关于新版FLIR的使用教学少只有少，加上暑假期间曾使用FLIR_ADAS_v2来训练模型以提高其对红外热图像的识别能力，便决定记录分享一下。本文章主要介绍如何使用FLIR_ADAS_v2中的thermalimage来训练基于pytorch的YOLOv7模型若有不足，也欢迎大家指正批评FLIR_ADAS_v2数据集下载官方下载链接​​​​​ 如果官

本文的目的是帮助理解每次训练后，在runs/train文件夹下出现的一系列文件，并探索如何评估准确率以及模型的好坏。一.混淆矩阵—confusion_matrix.png毕设跑的train有混淆矩阵，但是有点扯，需要跑一下鸟类的验证一下(待验证) 1.概念混淆矩阵是对分类问题预测结果的总结。使用计数值汇总正确和不正确预测的数量，并按每个类进行细分，显示了分类模型进行预测时会对哪一部分产生混淆。混淆矩阵不仅可以让我们直观的了解分类模型所犯的错误，更重要的是可以了解哪些错误类型正在发生，正是这种对结果的分解克服了仅使用分类准确率带来的局限性。2.图文理解实际类1类2类3预测类14352类22453

本文的目的是帮助理解每次训练后，在runs/train文件夹下出现的一系列文件，并探索如何评估准确率以及模型的好坏。一.混淆矩阵—confusion_matrix.png毕设跑的train有混淆矩阵，但是有点扯，需要跑一下鸟类的验证一下(待验证) 1.概念混淆矩阵是对分类问题预测结果的总结。使用计数值汇总正确和不正确预测的数量，并按每个类进行细分，显示了分类模型进行预测时会对哪一部分产生混淆。混淆矩阵不仅可以让我们直观的了解分类模型所犯的错误，更重要的是可以了解哪些错误类型正在发生，正是这种对结果的分解克服了仅使用分类准确率带来的局限性。2.图文理解实际类1类2类3预测类14352类22453

首先搞清楚用到的pythonanacondapycharm的关系。        python是解释器，我们首先在官网下载并安装python3.8。        anaconda是我们用来配置python环境的，直接在官网下载并安装即可。我们所创建的虚拟环境和安装的包都在anaconda路径下。        pycharm只是一个IDE，是运行代码的载体，我们要在pycharm里加载在anaconda中配置好的python环境，利用解释器去执行代码。1、github下载源码在github上下载源码，以yolov5为例，登录github官网。 在左上角搜索yolov5，点击AllGitHub

首先搞清楚用到的pythonanacondapycharm的关系。        python是解释器，我们首先在官网下载并安装python3.8。        anaconda是我们用来配置python环境的，直接在官网下载并安装即可。我们所创建的虚拟环境和安装的包都在anaconda路径下。        pycharm只是一个IDE，是运行代码的载体，我们要在pycharm里加载在anaconda中配置好的python环境，利用解释器去执行代码。1、github下载源码在github上下载源码，以yolov5为例，登录github官网。 在左上角搜索yolov5，点击AllGitHub

问题背景众所周知，YOLOv5会对输入的图片进行放缩，并进行32倍下采样。对于一些分辨率很高的遥感/无人机图片，小目标难以被训练识别。本篇博文就来尝试这篇博文YOLOV5模型和代码修改——针对小目标识别所提到的一种改进方案。我所使用的是YOLOv5-5.0版本，数据集采用VisDrone数据集。检测头改进模型方面的修改：作者在模型上增加了一个更小的Anchor并添加了一个更小的检测头。yolov5l_modify.yaml#parametersnc:10#numberofclassesdepth_multiple:1.0#modeldepthmultiplewidth_multiple:1.0

问题背景众所周知，YOLOv5会对输入的图片进行放缩，并进行32倍下采样。对于一些分辨率很高的遥感/无人机图片，小目标难以被训练识别。本篇博文就来尝试这篇博文YOLOV5模型和代码修改——针对小目标识别所提到的一种改进方案。我所使用的是YOLOv5-5.0版本，数据集采用VisDrone数据集。检测头改进模型方面的修改：作者在模型上增加了一个更小的Anchor并添加了一个更小的检测头。yolov5l_modify.yaml#parametersnc:10#numberofclassesdepth_multiple:1.0#modeldepthmultiplewidth_multiple:1.0

YOLOv5如何进行区域目标检测（手把手教学）提示：本项目的源码是基于yolov56.0版本修改文章目录YOLOv5如何进行区域目标检测（手把手教学）效果展示一、确定检测范围二、detect.py代码修改1.确定区域检测范围2.画检测区域线（若不想像效果图一样显示出检测区域可不添加）总结整体detect.py修改代码效果展示在使用YOLOv5的有些时候，我们会遇到一些具体的目标检测要求，比如要求不检测全图，只在规定的区域内才检测。所以为了满足这个需求，可以用一个mask覆盖掉不想检测的区域，使得YOLOv5在检测的时候，该覆盖区域就不纳入检测范围。话不多说，直接上检测效果，可以很直观的看到目标