前言此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我。一、摘要 当前，目标检测技术趋于成熟，但小目标检测仍是研究的难点所在。针对目标检测过程中小目标像素少、覆盖面积小、信息少更容易出现漏检情况的问题，提出了一种改进的YOLOv7目标检测模型。首先，结合特征分立合并思想对YOLOv7网络模型中的MPConv模块进行改进，以减少网络特征处理过程造成的特征损失，并通过实验找到

入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。可参照以下博客一起看（涉及一些概念解析）深度学习之常用模型评估指标（一）——分类问题和目标检测_tt丫的博客-CSDN博客_深度网络模型特异度     yolov5训练后会产生runs文件夹，其中的train文件夹中的exp文件夹里存放的即是训练后模型的各种信息，里面的weights文件夹即放置模型权重参数，其余的文件即为各种性能指标信息。目录一、confusion_matrix.png——混淆矩阵二、F1_curve.png——F1曲线三、labels.jpg—— 标签四、labels_c

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YOLOv8是ultralytics公司在2023年1月10号开源的YOLOv5的下一个重大更新版本，目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务，在还没有开源时就收到了用户的广泛关注。考虑到YOLOv8的优异性能，MMYOLO也在第一时间组织了复现，由于时间仓促，目前MMYOLO的Dev分支已经支持了YOLOv8的模型推理以及通过projects/easydepoly支持部署，我们将尽快发布可训练版本，敬请期待！官方开源地址：https://github.com/ultralytics/ultralyticsMMYOLO开源地址：https://github.com/open-mmlab/mmy

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YOLO主要做了什么?通俗的讲目标检测是计算机视觉领域的一大任务，大致分为一阶段目标检测与两阶段目标检测。其中一阶段目标检测模型以YOLO系列为代表。目标检测是计算机视觉领域的一大任务，大致分为一阶段目标检测与两阶段目标检测。其中一阶段目标检测模型以YOLO系列为代表。最新的YOLOv5在各个数据集上体现出收敛速度快、模型可定制性强的特点，值得关注。本文主要讲解如何从零训练自己的YOLOv5模型与一些重要参数的含义。本文的训练数据使用的是开源数据集SHWD。收藏=白嫖，收藏关注支持更新更多课程！！愿每个努力学习的朋友都能有所获[打call][打call][打call]             

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环境要求我的版本是YOLOV57.0先看结果：结果仅供参考具体步骤一：首先配置好YOLOV5环境这个采用pipinstallrequirements即可具体配置环境可以看我其他的博客有详细介绍GPU环境自己配置步骤二：运行YOLO没问题，输出结果：步骤三在项目文件夹下添加main_gradcam.py文件main_gradcam.pyimportosimportrandomimporttimeimportargparseimportnumpyasnpfrommodels.gradcamimportYOLOV5GradCAM,YOLOV5GradCAMPPfrommodels.yolov5_ob

环境要求我的版本是YOLOV57.0先看结果：结果仅供参考具体步骤一：首先配置好YOLOV5环境这个采用pipinstallrequirements即可具体配置环境可以看我其他的博客有详细介绍GPU环境自己配置步骤二：运行YOLO没问题，输出结果：步骤三在项目文件夹下添加main_gradcam.py文件main_gradcam.pyimportosimportrandomimporttimeimportargparseimportnumpyasnpfrommodels.gradcamimportYOLOV5GradCAM,YOLOV5GradCAMPPfrommodels.yolov5_ob

目录一、前言：二、YOLOv7代码下载三、环境配置四、测试结果 五、制作自己的数据集六、训练自己的数据集一、前言：上一篇已经详细讲解了如何安装深度学习所需要的环境，这一篇则详细讲解如何配置YOLOv7，在本地电脑或者服务器都可，然后利用自己的数据集进行训练、推理、检测等。二、YOLOv7代码下载YOLOv7是原YOLOv4团队打造，在精度与速度之间取得较好的平衡，并且是现在较为优秀的目标检测模型论文地址：https://arxiv.org/abs/2207.02696论文代码下载地址：mirrors/WongKinYiu/yolov7·GitCode 这块直接下载zip安装包打开就可以了。三、