1.论文简介 论文：https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdfgithub：SPD-Conv/YOLOv5-SPDatmain·LabSAINT/SPD-Conv·GitHub摘要：卷积神经网络(CNNs)在计算即使觉任务中如图像分类和目标检测等取得了显著的成功。然而，当图像分辨率较低或物体较小时，它们的性能会灾难性下降。这是由于现有CNN常见的设计体系结构中有缺陷，即使用卷积步长和/或池化层，这导致了细粒度信息的丢失和较低效的特征表示的学习。为此，我们提出了一个名为SPD-Conv的新的CNN构建块来代替每个卷积步长和每个池化层(因此完全消除了它们)。SP
运行yolov5旧版本代码（比如5.0版本）出现错误AttributeError:Can’tgetattribute‘SPPF’on错误原因运行代码会自动下载最新版本（如6.0）的pt模型文件，不是旧版本（如5.0）的模型文件解决办法手动下载旧版本（如5.0）的pt模型文件，然后放到代码的根目录（5.0版本）模型下载链接：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pthttps://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5
ffmpeg拉流硬解码yolov5bytetrack人流追踪统计硬件编码推流直播编程语言C++，所以环境搭建可能比较复杂，需要有耐心。我的机器配置CPU：I512490FGPU：RTX20606GBRAM：16x2GB双通道我测试运行可以25路（很极限了），20路比较稳，不会爆显存。多路编码推流有个问题，就是NVIDIA对消费级显卡编码有限制一般是3路吧，但是这个可以破解的，很简单。照着readme做就好了。https://github.com/keylase/nvidia-patch效果榨干显卡环境变量大家参考一下PS:cuda\bin是cudnn的目录。重要的事情说三遍感谢杜老感谢杜老感谢
本文是参考各位博客朋友的笔记做了实操整理勿喷。硬件设备nvidiaJETSONNXTX2_NX 软件版本BSP3273(Jetpack4.6.3)再次分享一下刷机指导JetsonLinuxR32.7.3NVIDIA®JetsonLinux驱动程序包是Jetson™的主板支持包。它包括Linux内核，UEFI引导加载程序，NVIDIA驱动程序，闪存实用程序，基于Ubuntu的示例文件系统以及Jetson平台的更多内容。NVIDIAJetsonLinux32.7.3JetsonLinux32.7.3是JetsonLinux32.7.1之上的次要版本，包含安全修复。其余功能与JetsonLinux3
?该教程为《芒果书》?系列，包含大量的原创首发改进方式,所有文章都是全网首发原创改进内容?内容出品：CSDN博客独家更新@CSDN芒果汁没有芒果?本篇文章基于YOLOv8芒果改进YOLO系列：芒果YOLOv8改进WDLoss损失函数：独家首发更新｜即插即用｜YOLOv8小目标检测高效涨点，改进用于小目标检测的归一化高斯WassersteinDistanceLoss，提升小目标检测。重点：???有多个同学已经使用这个WDLoss创新点在小目标数据集改进做完实验：在小目标检测上的效果很强！小目标的mAP精度涨点了！！实测改进有效????内含·改进源代码·，按步骤操作运行改进后的代码即可本文内容包括
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搭建Yolov5要注意两个大问题：一个是在搭建YOLOv5前的环境准备，另一个是前部环境搭好后对YOLOv5的配置，运行YOLOv5自带的检验程序，便于后续的处理。ps:搭建环境一定要细心+耐心目录一、环境准备二、数据准备三、YOLOv53.1YOLOv5v5.0下载安装3.2安装Yolov5v5.0依赖库3.2.1pycocotools总是报错解决方法1：去[清华pycocotools-windows镜像网站](https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pycocotools-windows/)手动下载。解决方法2：下载已有pycocotools压缩包
目录一、pytorch环境搭建1.创建新环境2.激活环境3.按照版本下载二、labelimg的安装三、数据处理部分 1、rename数据文件2、数据加强 四、yolov4训练过程五、租用GPU一、pytorch环境搭建在安装anaconda的前提下在编译器pycharm的终端1.创建新环境conda create -n pytorch1.6_cuda10.2 python=3.7//创从大python3.7pytorch1.6的编译环境2.激活环境conda activate pytorch1.6_cuda10.2 3.按照版本下载conda install pytorch==1.
在YoloV8中添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU,Wise-IoU.2023-2-7更新yolov8添加Wise-IoUB站链接重磅！！！！！YOLO模型改进集合指南-CSDNyolov8中box_iou其默认用的是CIoU，其中代码还带有GIoU，DIoU，文件路径：ultralytics/yolo/utils/metrics.py，函数名为：bbox_ioudefbbox_iou(box1,box2,xywh=True,GIoU=False,DIoU=False,CIoU=False,eps=1e-7):#ReturnsIntersectionoverUnion
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