文章目录前言一、解决问题二、基本原理三、YOLOv5添加方法四、YOLOv7添加方法五、总结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Y
本文章主要是针对yolov7中数据集处理部分代码进行解析(和yolov5是一样的)，也是可以更好的理解训练中送入的数据集到底是什么样子的。数据集的处理离不开两个类，一个是Dataset(fromtorch.utils.dataimportDataset)，一个是DataLoader(fromtorch.utils.data.dataloaderimportDataLoader)，不论什么样的算法，在处理数据集的时候都需要继承这两个类来重写自己的数据集(在我另外的文章中有讲这两个类的使用)。先看一下yolov7创建数据集的函数代码：#Trainloader训练数据集的处理dataloader,d
本文章主要是针对yolov7中数据集处理部分代码进行解析(和yolov5是一样的)，也是可以更好的理解训练中送入的数据集到底是什么样子的。数据集的处理离不开两个类，一个是Dataset(fromtorch.utils.dataimportDataset)，一个是DataLoader(fromtorch.utils.data.dataloaderimportDataLoader)，不论什么样的算法，在处理数据集的时候都需要继承这两个类来重写自己的数据集(在我另外的文章中有讲这两个类的使用)。先看一下yolov7创建数据集的函数代码：#Trainloader训练数据集的处理dataloader,d
yolov5修改骨干网络–原网络说明yolov5修改骨干网络-使用pytorch自带的网络-以Mobilenet和efficientnet为例yolov5修改骨干网络-使用自己搭建的网络-以efficientnetv2为例通过yolov5修改骨干网络–原网络说明我们知道：yolov5.yaml中存放的是我们模型构建参数，具体构建过程在yolo.py中的parse_model函数，通过循环遍历yolov5.yaml给的参数，去寻找网络名称，并将args的参数传入网络，下面先用pytorch自带的mobile网络进行修改并替换原有yolov5网络。网络都是分层次的，比如如果把某个网络模型Net按层
yolov5修改骨干网络–原网络说明yolov5修改骨干网络-使用pytorch自带的网络-以Mobilenet和efficientnet为例yolov5修改骨干网络-使用自己搭建的网络-以efficientnetv2为例通过yolov5修改骨干网络–原网络说明我们知道：yolov5.yaml中存放的是我们模型构建参数，具体构建过程在yolo.py中的parse_model函数，通过循环遍历yolov5.yaml给的参数，去寻找网络名称，并将args的参数传入网络，下面先用pytorch自带的mobile网络进行修改并替换原有yolov5网络。网络都是分层次的，比如如果把某个网络模型Net按层
YOLOV7基于自定义数据集训练专属于自己的目标检测模型0.引言1.数据集准备（1）把yolov7克隆到本地（2）指定格式存放数据集（3）按比例划分数据集（4）将xml文件转换成YOLO系列标准读取的txt文件（5）查看自定义数据集标签类别及数量2.训练配置准备（1）安装requirements（2）修改模型配置文件（3）修改数据加载配置文件3.训练检测模型4.测试模型性能5.实战检测模型性能6.导出模型7.后续0.引言YOLOv7作为YOLO系列的又一大巅峰之作，下面将介绍利用自己的数据集训练YOLOv7模型。github代码链接：https://github.com/WongKinYiu/
YOLOV7基于自定义数据集训练专属于自己的目标检测模型0.引言1.数据集准备（1）把yolov7克隆到本地（2）指定格式存放数据集（3）按比例划分数据集（4）将xml文件转换成YOLO系列标准读取的txt文件（5）查看自定义数据集标签类别及数量2.训练配置准备（1）安装requirements（2）修改模型配置文件（3）修改数据加载配置文件3.训练检测模型4.测试模型性能5.实战检测模型性能6.导出模型7.后续0.引言YOLOv7作为YOLO系列的又一大巅峰之作，下面将介绍利用自己的数据集训练YOLOv7模型。github代码链接：https://github.com/WongKinYiu/
参考：基于yolov5训练人头检测模型-知乎一、数据集下载地址：链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1xBph3IBXKnArVtMSckLeMA提取码：1111包含3523张训练图片和882张测试图片，标签格式为txt文件，每张图片对应一个txt文件。标签格式二、模型数据2.1.数据集目录配置在data文件夹下创建head.yaml，此文件设置类别数量，类别名称以及数据集的路径。内容如下图所示：head.yaml#YOLOv5🚀byUltralytics,GPL-3.0license#Exampleusage:pythontrain.py--datahead.yam
参考：基于yolov5训练人头检测模型-知乎一、数据集下载地址：链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1xBph3IBXKnArVtMSckLeMA提取码：1111包含3523张训练图片和882张测试图片，标签格式为txt文件，每张图片对应一个txt文件。标签格式二、模型数据2.1.数据集目录配置在data文件夹下创建head.yaml，此文件设置类别数量，类别名称以及数据集的路径。内容如下图所示：head.yaml#YOLOv5🚀byUltralytics,GPL-3.0license#Exampleusage:pythontrain.py--datahead.yam
我本来说只是单纯的记录一下第一次跑代码的流程的，结果看到了这么多大家都收藏和点赞，我决定再稍微改改他的排版，希望更多地朋友能在CV方向迅速上手！一、NVIDIA驱动安装与更新首先查看电脑的显卡版本，步骤为：此电脑右击–>管理–>设备管理器–>显示适配器。就可以看到电脑显卡的版本了。如图，可以看到我的是一块NVDIAGeForceMX150显卡。有显卡驱动的，可以直接在桌面右键，找到英伟达驱动控制面板打开就好了。显卡驱动的下载地址安装（更新）好了显卡驱动以后。我们按下win+R组合键，打开cmd命令窗口。输入如下的命令。nvidia-smi得到如下图的信息图，可以看到驱动的版本是496.76；最
