文章首发于我的github仓库-cv算法工程师成长之路，欢迎关注我的公众号-嵌入式视觉。本人水平有限，文章如有问题，欢迎及时指出。如果看完文章有所收获，一定要先点赞后收藏。毕竟，赠人玫瑰，手有余香。一，ScaledYOLOv4摘要1，介绍2，相关工作2.1，模型缩放3，模型缩放原则3.1，模型缩放的常规原则3.2，为低端设备缩放的tiny模型3.3，为高端设备缩放的Large模型4，Scaled-YOLOv44.1，CSP-izedYOLOv44.2，YOLOv4-tiny4.3，YOLOv4-large5，实验总结Reference参考资料一，ScaledYOLOv4ScaledYOLOv4
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从2015年的YOLOV1，2016年YOLOV2，2018年的YOLOV3，到2020年的YOLOV4、YOLOV5，以及最近出现的YOLOV6和YOLOV7可以说YOLO系列见证了深度学习时代目标检测的演化。对于YOLO的基础知识以及YOLOV1到YOLOV5可以去看大白的YOLO系列，本文主要对YOLOV7的网络结构进行一个梳理，便于大家直观的感受。1.YOLOV7整体结构我们先整体来看下YOLOV7，首先对输入的图片resize为640x640大小，输入到backbone网络中，然后经head层网络输出三层不同size大小的**featuremap**，经过Rep和conv输出预测结果
从2015年的YOLOV1，2016年YOLOV2，2018年的YOLOV3，到2020年的YOLOV4、YOLOV5，以及最近出现的YOLOV6和YOLOV7可以说YOLO系列见证了深度学习时代目标检测的演化。对于YOLO的基础知识以及YOLOV1到YOLOV5可以去看大白的YOLO系列，本文主要对YOLOV7的网络结构进行一个梳理，便于大家直观的感受。1.YOLOV7整体结构我们先整体来看下YOLOV7，首先对输入的图片resize为640x640大小，输入到backbone网络中，然后经head层网络输出三层不同size大小的**featuremap**，经过Rep和conv输出预测结果
Yolov5_v6.2训练数据集进行预测学习笔记记录一下第一次进行Yolov5的部署，调试，训练，预测。第一次发布在了CSDN：链接：https://blog.csdn.net/C_1Y1_T/article/details/127691617现在在博客园也发布一下1.Yolov5环境部署我使用的环境是：Yolov5_v6.2+Minconda+torch_v1.13.0(CPU版本)1.1.Minconda安装这里不是重点，可以查询专门的安装配置教程。使用Anaconda是一样的。在安装后，建议设置国内镜像源，否则后面下载会很慢。1.2.Pytorch安装在Yolov5的requiremen
Yolov5_v6.2训练数据集进行预测学习笔记记录一下第一次进行Yolov5的部署，调试，训练，预测。第一次发布在了CSDN：链接：https://blog.csdn.net/C_1Y1_T/article/details/127691617现在在博客园也发布一下1.Yolov5环境部署我使用的环境是：Yolov5_v6.2+Minconda+torch_v1.13.0(CPU版本)1.1.Minconda安装这里不是重点，可以查询专门的安装配置教程。使用Anaconda是一样的。在安装后，建议设置国内镜像源，否则后面下载会很慢。1.2.Pytorch安装在Yolov5的requiremen
镜像下载、域名解析、时间同步请点击阿里云开源镜像站一、版本说明JetPack4.6——2021.8yolov5-v6.0版本使用的为yolov5的yolov5n.pt，并利用tensorrtx进行加速推理，在调用摄像头实时检测可以达到FPS=25。二、配置CUDAsudogedit~/.bashrc在打开的文档的末尾添加如下：exportCUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.2exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATHexportPATH=/usr/local/cuda-10.2/bin
镜像下载、域名解析、时间同步请点击阿里云开源镜像站一、版本说明JetPack4.6——2021.8yolov5-v6.0版本使用的为yolov5的yolov5n.pt，并利用tensorrtx进行加速推理，在调用摄像头实时检测可以达到FPS=25。二、配置CUDAsudogedit~/.bashrc在打开的文档的末尾添加如下：exportCUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.2exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATHexportPATH=/usr/local/cuda-10.2/bin
摘要：学习别人的开源项目是日常的一项必备技能，本文通过一个车辆跟踪（YOLOv5+DeepSort）的例子介绍如何配置和调试GitHub上的开源代码。以第一人称的视角给出本人调试代码的过程，包括项目readme的阅读、python环境配置、代码调试运行等，详细的过程已录制在视频中。完整的代码和配置文件可三连博主B站视频后获取。关注视频获取代码资料：https://www.bilibili.com/video/BV1W34y1Y71w/（欢迎关注博主B站视频）前言 相传，当你找到一处好代码，雄心勃勃打算“学习”一下时，总会出现一些“灵异事件”，武力值低的人往往“出师未捷身先死”。别
