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、

目标检测YOLOv5-ncnn模型的加密C++实现封装库和Android调用库示例flyfish文章目录目标检测YOLOv5-ncnn模型的加密C++实现封装库和Android调用库示例前言模型版本库的版本示例程序的编译环境模型的转换库的制作主要接口部分模型初始化部分推理的输入输出CMakeList的配置示例部分前言源码下载地址在文章末尾将模型和重要代码全部封装到库中，生成静态库a或者动态库so,如果是windows下就是lib或者dll。上层应用程序使用库和一个头文件，对于应用程序开发者，模型和重要代码是不可见的，达到加密的目的。如需更多的加密方法，请参考nihui的如何加密ncnn模型此r

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所用版本:v6.1本文解读detect.py源代码地址:YOLOv51.加载系统库27~33行importargparseimportosimportsysfrompathlibimportPathimporttorchimporttorch.backends.cudnnascudnn首先加载必要的外部库,在使用时我们再介绍他们的用法2.设置系统环境34~40行FILE=Path(__file__).resolve()#__file__指的是当前文件(即detect.py),FILE最终保存着当前文件的绝对路径,比如D://yolov5/detect.pyROOT=FILE.parents[0

所用版本:v6.1本文解读detect.py源代码地址:YOLOv51.加载系统库27~33行importargparseimportosimportsysfrompathlibimportPathimporttorchimporttorch.backends.cudnnascudnn首先加载必要的外部库,在使用时我们再介绍他们的用法2.设置系统环境34~40行FILE=Path(__file__).resolve()#__file__指的是当前文件(即detect.py),FILE最终保存着当前文件的绝对路径,比如D://yolov5/detect.pyROOT=FILE.parents[0

前言花了几天功夫做了一个YOLOv5的PyQT可视化程序，主要针对多幅图片训练、自动标注和检测展示。涉及正在进行的项目，暂时不开源。在开发过程中，踩了不少坑，这里简单做一些记录。项目使用到的开源代码：YOLOv5(5.0+6.0)：https://github.com/ultralytics/yolov5自动标注程序：https://github.com/cnyvfang/labelGo-Yolov5AutoLabelImg效果演示整体效果演示如下：交互式目标检测软件演示遇到的问题和解决方案ui文件转py使用QtDesigner设计的ui文件，可以通过PyUIC自动生成对应的py文件。生成的文

前言花了几天功夫做了一个YOLOv5的PyQT可视化程序，主要针对多幅图片训练、自动标注和检测展示。涉及正在进行的项目，暂时不开源。在开发过程中，踩了不少坑，这里简单做一些记录。项目使用到的开源代码：YOLOv5(5.0+6.0)：https://github.com/ultralytics/yolov5自动标注程序：https://github.com/cnyvfang/labelGo-Yolov5AutoLabelImg效果演示整体效果演示如下：交互式目标检测软件演示遇到的问题和解决方案ui文件转py使用QtDesigner设计的ui文件，可以通过PyUIC自动生成对应的py文件。生成的文

深度学习入门小菜鸟，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。目录一、SPP的应用的背景二、SPP结构分析三、SPPF结构分析四、YOLOv5中SPP/SPPF结构源码解析（内含注释分析）一、SPP的应用的背景在卷积神经网络中我们经常看到固定输入的设计，但是如果我们输入的不能是固定尺寸的该怎么办呢？通常来说，我们有以下几种方法：（1）对输入进行resize操作，让他们统统变成你设计的层的输入规格那样。但是这样过于暴力直接，可能会丢失很多信息或者多出很多不该有的信息（图片变形等），影响最终的结果。（2）替换网络中的全连接层，对最后的卷积层使用gl

深度学习入门小菜鸟，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。目录一、SPP的应用的背景二、SPP结构分析三、SPPF结构分析四、YOLOv5中SPP/SPPF结构源码解析（内含注释分析）一、SPP的应用的背景在卷积神经网络中我们经常看到固定输入的设计，但是如果我们输入的不能是固定尺寸的该怎么办呢？通常来说，我们有以下几种方法：（1）对输入进行resize操作，让他们统统变成你设计的层的输入规格那样。但是这样过于暴力直接，可能会丢失很多信息或者多出很多不该有的信息（图片变形等），影响最终的结果。（2）替换网络中的全连接层，对最后的卷积层使用gl

YOLOV5-断点训练/继续训练情况：1.训练过程中中断了，继续训练2.训练完了，但是未收敛，在这个基础上，还想用这个权重、学习率等参数继续训练多一些批次1.训练过程中中断了，继续训练断电、或者什么原因中断了，比如设定epoch为200，但是在90这里中断了，想从断点这里继续训练到200个epoch直接在trainds.py设置参数–resume的defualt=True即可（在代码517行附近）1.parser.add_argument('--resume',nargs='?',const=True,default=True,help='resumemostrecenttraining')2