（1）损失函数 YOLOv5的损失主要由三个部分组成：Classesloss，分类损失，采用BCEloss，只计算正样本的分类损失。Objectnessloss，obj置信度损失，采用BCEloss，计算的是所有样本的obj损失。注意这里的obj指的是网络预测的目标边界框与GTBox的CIoU。Locationloss，定位损失，采用CIoUloss，只计算正样本的定位损失。 针对三个预测特征层（P3,P4,P5）上的obj损失采用不同的权重。在源码中，针对预测小目标的预测特征层（P3）采用的权重是4.0，针对预测中等目标的预测特征层（P4）采用的权重是1.0，针对
完整的配置-标注-训练-识别在我这篇博客小白YOLOv5全流程-训练+实现数字识别_yolov5数字识别_牛大了2022的博客-CSDN博客 模型部分剖析可以看我每周深度学习笔记部分。关于训练的数据集怎么搞很多人问过我，我在这篇文章给大家一点我的经验和建议。数据集是什么简单来说图像集（.png.jpg）等图片，标注后是图像数据集（.xml）形式，在我上面放的文章链接中有专门画框标注生成.xml的程序。后者是训练时用到训练集。一、寻找开源的数据集网站一般百度或者谷歌搜索就行，有的网站上会有打包好的供用户下载。一般训练23k张就能达到比较好的效果。（因为我还在读本科，用到的目标检测不追求准确率能演
完整的配置-标注-训练-识别在我这篇博客小白YOLOv5全流程-训练+实现数字识别_yolov5数字识别_牛大了2022的博客-CSDN博客 模型部分剖析可以看我每周深度学习笔记部分。关于训练的数据集怎么搞很多人问过我，我在这篇文章给大家一点我的经验和建议。数据集是什么简单来说图像集（.png.jpg）等图片，标注后是图像数据集（.xml）形式，在我上面放的文章链接中有专门画框标注生成.xml的程序。后者是训练时用到训练集。一、寻找开源的数据集网站一般百度或者谷歌搜索就行，有的网站上会有打包好的供用户下载。一般训练23k张就能达到比较好的效果。（因为我还在读本科，用到的目标检测不追求准确率能演
训练yolov7时遇到的几个问题及解决办法记录在此，再遇到问题随时补充yolov7的github地址：GitHub-WongKinYiu/yolov7atv0.11.运行train.py后，显示读取到train和val图片后，一直卡住，既不报错也没任何反应我是在自己的笔记本上训练，没有用服务器，GPU是RTX3060，win系统。解决办法是把--works参数默认值改成0（原本是8）。据说win系统不改这个参数会出现错误，至少我没有报错，但可能是电脑本身算力不够导致的。2.fromutils.google_utilsimportXX显示找不到google_utils还有几个同类问题，都是fro
训练yolov7时遇到的几个问题及解决办法记录在此，再遇到问题随时补充yolov7的github地址：GitHub-WongKinYiu/yolov7atv0.11.运行train.py后，显示读取到train和val图片后，一直卡住，既不报错也没任何反应我是在自己的笔记本上训练，没有用服务器，GPU是RTX3060，win系统。解决办法是把--works参数默认值改成0（原本是8）。据说win系统不改这个参数会出现错误，至少我没有报错，但可能是电脑本身算力不够导致的。2.fromutils.google_utilsimportXX显示找不到google_utils还有几个同类问题，都是fro
前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7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。由于出到YOLOv7，YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文，这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说，研究的价值和新颖度都不太够了，为与时俱进，以后改进算法以YOLOv7为基础，此前YOLOv5改进方法在YOLOv7同样适用，所以继续YOLOv5系列改进
前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7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。由于出到YOLOv7，YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文，这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说，研究的价值和新颖度都不太够了，为与时俱进，以后改进算法以YOLOv7为基础，此前YOLOv5改进方法在YOLOv7同样适用，所以继续YOLOv5系列改进
目录1项目背景2图像数据集介绍3模型训练部分4模型性能测试1项目背景 随着输电网络规模不断增大，输电线路巡检任务日益加重，实现输电线路的高效率巡检已刻不容缓。传统的巡检技术较为落后，主要依靠人工的方式，存在耗时长等问题，尤其对于复杂环境下的人工巡检，弊端更为凸显。对于输电线路而言，若不及时处理故障，将对电力系统的稳定运行产生不良影响。目前，基于深度学习的输电线路巡检方法逐步取代传统人工巡检，本项目基于YOLOv5算法，针对488幅绝缘子缺陷图像，开展其缺陷的智能检测和识别研究。2图像数据集介绍 绝缘子破损会造成其绝缘性能的下降，若在巡检中发现应该及时更换。 输电线路绝缘子缺陷检测
目录1项目背景2图像数据集介绍3模型训练部分4模型性能测试1项目背景 随着输电网络规模不断增大，输电线路巡检任务日益加重，实现输电线路的高效率巡检已刻不容缓。传统的巡检技术较为落后，主要依靠人工的方式，存在耗时长等问题，尤其对于复杂环境下的人工巡检，弊端更为凸显。对于输电线路而言，若不及时处理故障，将对电力系统的稳定运行产生不良影响。目前，基于深度学习的输电线路巡检方法逐步取代传统人工巡检，本项目基于YOLOv5算法，针对488幅绝缘子缺陷图像，开展其缺陷的智能检测和识别研究。2图像数据集介绍 绝缘子破损会造成其绝缘性能的下降，若在巡检中发现应该及时更换。 输电线路绝缘子缺陷检测
目录一、GradCAM可视化 实施与效果1、配置和效果 2、修改处二、代码分析 1、debug参数记录 2、打印日志处3、功能处接口（1）实例化模型（2）对img的处理(3)YOLOV5Grad-CAM(4)前向传播过程（5）设置保存结果的路径 （6）热力图的实现（7）画标签和矩形框三、创建的文件和构造的类都是干什么的，它们的作用都是什么1、yolov5_object_detect.py2、gradcam.py3、main_gradcam.py四、GradCAM实现的过程和代码五、一些需要注意的地方1、model的定义2、得到的效果图片为什么那么多，并且有好有坏GradCAM为神经网络的一种
