简介在日常模型的部署中我们有边缘计算盒、交互网页、手机APP、微信小程序等众多部署使用选择。这里我开发了一个通用的目标检测的微信小程序。该小程序拥有一个基于Flask开发的后台API服务提供，前台有微信小程序与用户进行交互。这个微信小程序除了能本地演示，在拥有域名和云服务器的情况下可以快速部署到实际环境中。更有趣的是，基于Flask的后台服务API是通用性的，只要是图像任务，包含图像分类、目标检测、图像分割、风格迁移等视觉项目都可以通过替换加载不同模型替换。不论是经典的Resnet网络还是最新的SOTA模型都可以快速融入到这个微信小程序和后台服务中。这里我们以YOLOv5version6.1训
本文章将结合代码对yolov5损失函数部分进行详细说明，包含其中的样本匹配问题。如果还需要学习关于yolov5其他部分内容，可以参考我其他文章。yolov5语义分割： yolov5图像分割中的NMS处理 yolov5图像分割Segmentation函数yolov5trt学习： yolov5trt推理【python版】yolov5剪枝： yolov5剪枝通过yaml修改yolov5： 通过yaml修改yolov5网络iou样本匹配：
本文章将结合代码对yolov5损失函数部分进行详细说明，包含其中的样本匹配问题。如果还需要学习关于yolov5其他部分内容，可以参考我其他文章。yolov5语义分割： yolov5图像分割中的NMS处理 yolov5图像分割Segmentation函数yolov5trt学习： yolov5trt推理【python版】yolov5剪枝： yolov5剪枝通过yaml修改yolov5： 通过yaml修改yolov5网络iou样本匹配：
本文所涉及到的yolov5网络为6.1版本（6.0-6.2均适用）yolov5加入注意力机制模块的三个标准步骤（适用于本文中的任何注意力机制）1.common.py中加入注意力机制模块2.yolo.py中增加对应的注意力机制关键字3.yaml文件中添加相应模块注：所有注意力机制的添加方法都是一致的，加入注意力机制是否有效的关键在于注意力机制添加的位置，本文提供两种常用常用方法。注：需要下列所有注意力机制已经改好的代码版本及yaml文件（到手即用），请私聊我（免费）目录1.CBAM注意力机制2.SE注意力机制3.ECA注意力注意力机制4.CA注意力注意力机制5.SimAM注意力机制6.Shuff
本文所涉及到的yolov5网络为6.1版本（6.0-6.2均适用）yolov5加入注意力机制模块的三个标准步骤（适用于本文中的任何注意力机制）1.common.py中加入注意力机制模块2.yolo.py中增加对应的注意力机制关键字3.yaml文件中添加相应模块注：所有注意力机制的添加方法都是一致的，加入注意力机制是否有效的关键在于注意力机制添加的位置，本文提供两种常用常用方法。注：需要下列所有注意力机制已经改好的代码版本及yaml文件（到手即用），请私聊我（免费）目录1.CBAM注意力机制2.SE注意力机制3.ECA注意力注意力机制4.CA注意力注意力机制5.SimAM注意力机制6.Shuff
yolov5于2020年由glenn-jocher首次提出，直至今日yolov5仍然在不断进行升级迭代。Yolov5有YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四个版本。文件中，这几个模型的结构基本一样，不同的是depth_multiple模型深度和width_multiple模型宽度这两个参数。 yolov5主要分为输入端，backbone，Neck，和head(prediction)。backbone是NewCSP-Darknet53。Neck层为SPFF和NewCSP-PAN。Head层为Yolov3head。yolov56.0版本的主要架构如下图所示：从整体结构图中
yolov5于2020年由glenn-jocher首次提出，直至今日yolov5仍然在不断进行升级迭代。Yolov5有YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四个版本。文件中，这几个模型的结构基本一样，不同的是depth_multiple模型深度和width_multiple模型宽度这两个参数。 yolov5主要分为输入端，backbone，Neck，和head(prediction)。backbone是NewCSP-Darknet53。Neck层为SPFF和NewCSP-PAN。Head层为Yolov3head。yolov56.0版本的主要架构如下图所示：从整体结构图中
一、准备深度学习环境本人的笔记本电脑系统是：Windows10YOLO系列最新版本的YOLOv8已经发布了，详细介绍可以参考我前面写的博客，目前ultralytics已经发布了部分代码以及说明，可以在github上下载YOLOv8代码，代码文件夹中会有requirements.txt文件，里面描述了所需要的安装包。本文最终安装的pytorch版本是1.8.1，torchvision版本是0.9.1，python是3.7.10，其他的依赖库按照requirements.txt文件安装即可。然后还需要安装ultralytics，目前YOLOv8核心代码都封装在这个依赖包里面，可通过以下命令安装p
一、准备深度学习环境本人的笔记本电脑系统是：Windows10YOLO系列最新版本的YOLOv8已经发布了，详细介绍可以参考我前面写的博客，目前ultralytics已经发布了部分代码以及说明，可以在github上下载YOLOv8代码，代码文件夹中会有requirements.txt文件，里面描述了所需要的安装包。本文最终安装的pytorch版本是1.8.1，torchvision版本是0.9.1，python是3.7.10，其他的依赖库按照requirements.txt文件安装即可。然后还需要安装ultralytics，目前YOLOv8核心代码都封装在这个依赖包里面，可通过以下命令安装p
目录 YOLOv5算法概述网络结构backboneConv模块：C3模块SPPFneck图形特征与语义特征特征金字塔headYOLOv5算法原理以感受野理解网格框回归以及分类YOLOv5细节消除网格敏感度b.正样本匹配c.损失计算 YOLOv5算法概述 YOLOv5与历代YOLO算法相似，使用了网格的概念，将图像划分为多个网格，每个网格负责预测一个或多个物体，简单来说每个网格都可以产生预测框。网格可以产生预测框的原因也很简单。网格内存有几个（一般为三个）预测框的模板，也就是"anchor"每个anchor都有预设的宽高、坐标以及置信度。置信度表示网格内存在物体的概率。在训练过程中，真实的
