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
1.问题背景在深度学习中，目标识别问题是我们所熟知的最经典最重要的问题之一。目标识别需要在一幅大图片中定位到多个目标的位置和类别。目标检测的应用范围很广，比如在超市通过视频检测消费者的进出、工业制造业领域中的异常行为检测等。另一个典型的场景是，在自动驾驶时车辆需要定位视线范围内的所有物体，并识别其类别以判断危险程度。这都给目标检测这一领域提供了丰富的应用空间。2.模型介绍2.1YOLO简介YOLO的名字来历颇有意思，他的本意是流行语YouOnlyLiveOnce的缩写，而模型的作者JosephRedmon改了一个词将YouOnlyLookOne作为模型的名字。这是由于，相对于R-CNN系列算法
1.问题背景在深度学习中，目标识别问题是我们所熟知的最经典最重要的问题之一。目标识别需要在一幅大图片中定位到多个目标的位置和类别。目标检测的应用范围很广，比如在超市通过视频检测消费者的进出、工业制造业领域中的异常行为检测等。另一个典型的场景是，在自动驾驶时车辆需要定位视线范围内的所有物体，并识别其类别以判断危险程度。这都给目标检测这一领域提供了丰富的应用空间。2.模型介绍2.1YOLO简介YOLO的名字来历颇有意思，他的本意是流行语YouOnlyLiveOnce的缩写，而模型的作者JosephRedmon改了一个词将YouOnlyLookOne作为模型的名字。这是由于，相对于R-CNN系列算法
前言： 寒假里，博主完成了树莓派4B搭载yolofastest-V2的ncnn加速，效果挺不错的，但总感觉还是稍微差点意思，于是就购买了一块香橙派5，想要用RK3588芯片自带的NPU来加速深度学习的部署，在2023年3月4日也是完成了香橙派5的NPU加速深度学习部分，其效果也确实非常可观，在画质较低的情况下，运行速度达到了100fps以上，下面是我在B站发布的效果视频点我跳转。这篇博客也是为了总结一下玩香橙派5的时候遇到的坑。准备材料： 1、香橙派5 2、一台windows10或windows11的电脑 3、一个内部带有Ubuntu20.04的移动硬盘（如果没有，也可
前言： 寒假里，博主完成了树莓派4B搭载yolofastest-V2的ncnn加速，效果挺不错的，但总感觉还是稍微差点意思，于是就购买了一块香橙派5，想要用RK3588芯片自带的NPU来加速深度学习的部署，在2023年3月4日也是完成了香橙派5的NPU加速深度学习部分，其效果也确实非常可观，在画质较低的情况下，运行速度达到了100fps以上，下面是我在B站发布的效果视频点我跳转。这篇博客也是为了总结一下玩香橙派5的时候遇到的坑。准备材料： 1、香橙派5 2、一台windows10或windows11的电脑 3、一个内部带有Ubuntu20.04的移动硬盘（如果没有，也可
文章目录1.模块解析(common.py)01.Focus模块02.CONV模块03.Bottleneck模块：04.C3模块05.SPP模块2.为yolov5添加CBAM注意力机制01.CBAM机制02.具体步骤①.以yolov5l结构为例（其实只是深度和宽度因子不同），修改yolov5l.yaml，将C3模块修改为添加注意力机制后的模块CBAMC3，参数不变即可。②.在common.py中添加CBAMC3模块③.修改yolo.py，添加额外的判断语句最近在进行yolov5的二次开发，软件开发完毕后才想着对框架进行一些整理和进一步学习，以下将记录一些我的学习记录。1.模块解析(common.
文章目录1.模块解析(common.py)01.Focus模块02.CONV模块03.Bottleneck模块：04.C3模块05.SPP模块2.为yolov5添加CBAM注意力机制01.CBAM机制02.具体步骤①.以yolov5l结构为例（其实只是深度和宽度因子不同），修改yolov5l.yaml，将C3模块修改为添加注意力机制后的模块CBAMC3，参数不变即可。②.在common.py中添加CBAMC3模块③.修改yolo.py，添加额外的判断语句最近在进行yolov5的二次开发，软件开发完毕后才想着对框架进行一些整理和进一步学习，以下将记录一些我的学习记录。1.模块解析(common.
yolov7训练自己的数据集并部署第一步数据集准备第二步train.py载入自己的数据集并训练第三步将训练好的pt文件做成接口调用第一步数据集准备第二步train.py载入自己的数据集并训练第三步将训练好的pt文件做成接口调用第一步数据集准备第二步train.py载入自己的数据集并训练第三步将训练好的pt文件做成接口调用首先，先说明我只是初步接触yolov7,写这篇文章的主要目的是可以让大家快速应用自己的数据集进行训练。没有接触过yolov5也没有关系，该篇文章会逐步进行演示如何训练。第一步数据集准备首先确保你有labelimg标图软件，若无，需要自行去下一个并看一下标图教程。当你已经标注完成
yolov7训练自己的数据集并部署第一步数据集准备第二步train.py载入自己的数据集并训练第三步将训练好的pt文件做成接口调用第一步数据集准备第二步train.py载入自己的数据集并训练第三步将训练好的pt文件做成接口调用第一步数据集准备第二步train.py载入自己的数据集并训练第三步将训练好的pt文件做成接口调用首先，先说明我只是初步接触yolov7,写这篇文章的主要目的是可以让大家快速应用自己的数据集进行训练。没有接触过yolov5也没有关系，该篇文章会逐步进行演示如何训练。第一步数据集准备首先确保你有labelimg标图软件，若无，需要自行去下一个并看一下标图教程。当你已经标注完成
anchors运行trains.py没有生成anchor原因程序kmeans改动（距离、k-means++）运行trains.py没有生成anchor原因yolov5运行后有一行autoanchor:一些教程的生成图如下训练一开始会先计算BestPossibleRecall(BPR)，当BPR时，再在kmean_anchors函数中进行k均值和遗传算法更新anchors。但是我的数据集BPR=0.9997，所以没有生成新的anchors。默认的预设anchors很匹配我的训练数据，anchors就不会在更改，就使用预设的。改了聚类的欧氏距离为iou，和去掉遗传算法，都没有预设的效果好。yolo
