点击进入专栏：《人工智能专栏》Python与Python|机器学习|深度学习|目标检测|YOLOv5及其改进|YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程文章目录前言原本添加模块流程具体步骤标签透明化|标签文字大小调节|框粗细调节YOLOv8标签透明化YOLOv8标签文字大小调节YOLOv8检测框粗细调节前言最近YOLOv8的官方项目又迎来了一个大更新，这次更新对基础不好的同学影响可能比较大，这次更新主要就是将原本的ultralytics/nn/modules.py拆分成了以下6个文件：_init_.pyblock.pyconv.pyhead.pytrasnformer.pyutils.py
在MacOS上使用OpenVINO™C#API部署Yolov5项目介绍YOLOv5是革命性的"单阶段"对象检测模型的第五次迭代，旨在实时提供高速、高精度的结果，是世界上最受欢迎的视觉人工智能模型，代表了Ultralytics对未来视觉人工智能方法的开源研究，融合了数千小时研发中积累的经验教训和最佳实践。同时官方发布的模型已经支持OpenVINO™部署工具加速模型推理，因此在该项目中，我们将结合之前开发的OpenVINO™C#API部署YOLOv5DET模型实现物体对象检测。项目链接为：https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSharp-API项目源码链接
这些天我忽然有个需求，要更新迭代一个场景的检测模型，甲方爸爸提供的新数据集是监控视频形式的(因为拍视频确实更加的方便)，而我训练模型确实要标注好的图片形式。根据这些条件的话，思路应该是要这样的：首先使用现有的最新一个模型输入视频进行检测，检测结果以每帧图片的形式进行保存，以及每帧图片对应的label。将图片和label用标注工具打开如labelme等进行可视化调整模型标注好的数据(这样比每张图片直接从0开始标注要快)，再将这些标注好的数据加入之前的数据中进行训练。保存图片形式这个流程可能会有几处有些障碍，一个是模型检测生成的label的yolo格式数据转化成labelme格式的数据以及调整好之
经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3算法详解不论是YOLOv1，还是YOLOv2，都有一个共同的致命缺陷：小目标检测的性能差。尽管YOLOv2使用了passthrough技术将16倍降采样的特征图（即C4特征图）融合到了C5特征图中，但最终的检测仍是在C5尺度的特征图上进行的。为了解决这一问题，YOLO作者做了第3次改进，主要改进如下：使用了更好的主干网络DarkNet-53使用了多级检测与特征金字塔FPN方法修改损失函数1YOLOv3的改进之处1.1更好的主干网络DarkNet-53下图是DarkNet-53的网络架构图。相较于YOLOv2中所使用的DarkNet19，新的网络使用了5
yolov5系列自诞生已经持续迭代了很多个版本了，目前官方开发者迭代的最新版本是v6.2，已经覆盖了分类、检测盒分割三大主流CV任务了，基于yolov5融合各种tricks是很多开发者或者是学生喜欢做的事情，基于yolov5也已经诞生了很多学术文章了，bifpn是一种比较有效的特征融合技术，最早在efficientnet中提出，之后很多网络也都有尝试进行融合，今天正好有时间就想着，基于yolov5来开发融合bifpn的目标检测模型，用于隧道内的裂缝裂痕检测。首先看下最终的效果图，如下所示：为了整体直观，这里专门是开发了对应的界面，方便使用的。完整项目截图如下所示： 下表是对整个项目中各个文件的
软件界面如下所示：功能：模型选择输入选择(本地文件、摄像头、RTSP视频流)IoU调整置信度调整帧间延时调整播放/暂停/结束统计检测结果详细介绍：1.首先进行模型的选择（官网可下载），包含四种，分别是yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt和yolov5x.pt。2.选择置信度、IoU和帧间延时3.系统支持输入图片、视频、摄像头和RTSP视频流的目标检测，其中，可以对图片进行处理，包括灰度化、平滑处理、均衡化、形态学、图像梯度、阈值处理、边缘检测、轮廓检测、直线检测、亮度调节和伽玛校正。软件效果：图片目标检测摄像头目标检测图像处理说明：本仓库的yolov5版本为v5.0
前言UltralyticsYOLOv8基于深度学习和计算机视觉领域的尖端技术，在速度和准确性方面具有无与伦比的性能。其流线型设计使其适用于各种应用，并可轻松适应从边缘设备到云API等不同硬件平台。YOLOv8OBB模型是YOLOv8系列模型最新推出的任意方向的目标检测模型，可以检测任意方向的对象，大大提高了物体检测的精度。同时官方发布的模型已经支持OpenVINO™部署工具加速模型推理，因此在该项目中，我们将结合之前开发的OpenVINO™C#API部署YOLOv8OBB模型实现旋转物体对象检测。项目链接为：https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSh
介绍摘要随着检测器的迅速发展,边框回归取得了巨大的进步。然而，现有的基于IoU的边框回归仍聚焦在通过加入新的损失项来加速收敛，忽视IoU损失项其自身的限制。尽管理论上IoU损失能够有效描述边框回归状态，在实际应用中，它无法根据不同检测器与检测任务进行自我调整，不具有很强的泛化性。基于以上，我们首先分析了BBR模式，得出结论在回归过程区分不同回归样本并且使用不同尺度的辅助边框计算损失能够有效加速边框回归过程。对于高IoU样本，使用较小的辅助边框计算损失能够加速收敛，而较大辅助边框适用于低IoU样本。接着，我们提出了Inner-IoULoss,其通过辅助边框计算IoU损失。针对不同的数据集与检测器
前言UltralyticsYOLOv8基于深度学习和计算机视觉领域的尖端技术，在速度和准确性方面具有无与伦比的性能。其流线型设计使其适用于各种应用，并可轻松适应从边缘设备到云API等不同硬件平台。YOLOv8OBB模型是YOLOv8系列模型最新推出的任意方向的目标检测模型，可以检测任意方向的对象，大大提高了物体检测的精度。同时官方发布的模型已经支持OpenVINO™部署工具加速模型推理，因此在该项目中，我们将结合之前开发的OpenVINO™C#API部署YOLOv8OBB模型实现旋转物体对象检测。项目链接为：https://github.com/guojin-yan/OpenVINO-CSh
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