yolov5支持两种训练方式：假如指定输入img-size为640square(w==h)如输入为[b,c,640,640],可以使用mosic数据增强方式增强图像rect(scale):如输入为[b,c,640,512],其中512为短边放缩以后的尺寸（补充到32的倍数）但是不支持mosic数据增强方式但是有的时候在实际项目使用中，可能会涉及到需要同时指定输入图像的长和宽，因此对yolov5代码做一些修改以适应于项目需求。修改后的代码如下：mirrors/shanglianlm0525/yolov5_specific_size·GitCodeGitHub-shanglianlm0525/yo
废话在前头 因为我的毕业设计就是搞目标检测这一块的，前段时间好不容易实现了yolov5的目标检测，后来还需要实现目标测距，于是在B站和博客里不断摸索，效果很不理想，知识点零散，幸运的是最终琢磨懂了代码和原理。全文通俗易懂。正文开始1、最终目的 实现目标检测跟踪和目标测距！2、实现过程2.1实现的前提 前提是你要会用yolov5实现目标检测，我是跟着一位博主学做出来的——目标检测—教你利用yolov5训练自己的目标检测模型。重点是在B站里也有他做的保姆级视频，本文着重讲解单目测距。实现了yolov5检测之后直接去我的gitee上下载我的测距项目:yolov5-main。下载并解压项目到PyC
废话在前头 因为我的毕业设计就是搞目标检测这一块的，前段时间好不容易实现了yolov5的目标检测，后来还需要实现目标测距，于是在B站和博客里不断摸索，效果很不理想，知识点零散，幸运的是最终琢磨懂了代码和原理。全文通俗易懂。正文开始1、最终目的 实现目标检测跟踪和目标测距！2、实现过程2.1实现的前提 前提是你要会用yolov5实现目标检测，我是跟着一位博主学做出来的——目标检测—教你利用yolov5训练自己的目标检测模型。重点是在B站里也有他做的保姆级视频，本文着重讲解单目测距。实现了yolov5检测之后直接去我的gitee上下载我的测距项目:yolov5-main。下载并解压项目到PyC
一、下载&配置1.1下载源文件【ncnn-android-yolov5下载传送门】【Tencent/ncnn下载传送门】下拉下载该版本是因为自带vulkan加速Androidstudio安装【Androidstudio下载传送门】建议是不要安装在c盘正常安装完成后，customize---->Configure接着Appearance&Behavior----->SystemSettings---->AndroidSDK(1)SDKTools(2)SDKPlatforms我个人选择的是Android11.0进入到licenseAgreement直接accept【参考文档】Androidstud
一、下载&配置1.1下载源文件【ncnn-android-yolov5下载传送门】【Tencent/ncnn下载传送门】下拉下载该版本是因为自带vulkan加速Androidstudio安装【Androidstudio下载传送门】建议是不要安装在c盘正常安装完成后，customize---->Configure接着Appearance&Behavior----->SystemSettings---->AndroidSDK(1)SDKTools(2)SDKPlatforms我个人选择的是Android11.0进入到licenseAgreement直接accept【参考文档】Androidstud
YOLOv5-7.0可以用来做实例分割的任务了！！！用完感觉实在是666啊目录项目介绍 数据标注及处理 json转换txt 切分训练集、测试集、验证集修改配置文件模型训练和推理后处理项目介绍本文章主要目的有两个：用yolov5分割网络训练自己的数据处理yolov5的分割结果，将分割的图像裁剪出来我的项目是需要识别图一里面这些小块，将每个小块裁剪出来，旋转成水平角度后再进行下一步的操作。因项目保密原因，就用模糊的图片代替，见谅见谅。下面展示了效果图，如果你的项目需要实现的功能跟我类似，可参考参考 图一 图二 图三图四图片说明：图一是原图图二是yolov5检测后的图片
YOLOv5-7.0可以用来做实例分割的任务了！！！用完感觉实在是666啊目录项目介绍 数据标注及处理 json转换txt 切分训练集、测试集、验证集修改配置文件模型训练和推理后处理项目介绍本文章主要目的有两个：用yolov5分割网络训练自己的数据处理yolov5的分割结果，将分割的图像裁剪出来我的项目是需要识别图一里面这些小块，将每个小块裁剪出来，旋转成水平角度后再进行下一步的操作。因项目保密原因，就用模糊的图片代替，见谅见谅。下面展示了效果图，如果你的项目需要实现的功能跟我类似，可参考参考 图一 图二 图三图四图片说明：图一是原图图二是yolov5检测后的图片
如有错误，恳请指出。时隔两个多月重新看yolov5的代码显然开始力不从心，当时应该一鼓作气的整理完的。在专栏前面的内容一直介绍的是yolov5训练时候使用的一些技巧，这里用这篇博客最后归纳一下yolov5在数据增强上所使用的技巧。在yolov3-spp专栏的时候，我介绍过yolov3-spp大致所使用的一些数据增强的方法：数据增强——Mosaic（马赛克）数据增强——随机旋转、平移、缩放、错切、hsv增强在之前详细的介绍过代码，而在yolov5这里，其实代码是类似的，甚至函数的名字都没有变化，看过源码的朋友就可能知道了，改变的地方其实不是很多，所以这里就不再详细介绍代码的细节了，只是总结一下使
如有错误，恳请指出。时隔两个多月重新看yolov5的代码显然开始力不从心，当时应该一鼓作气的整理完的。在专栏前面的内容一直介绍的是yolov5训练时候使用的一些技巧，这里用这篇博客最后归纳一下yolov5在数据增强上所使用的技巧。在yolov3-spp专栏的时候，我介绍过yolov3-spp大致所使用的一些数据增强的方法：数据增强——Mosaic（马赛克）数据增强——随机旋转、平移、缩放、错切、hsv增强在之前详细的介绍过代码，而在yolov5这里，其实代码是类似的，甚至函数的名字都没有变化，看过源码的朋友就可能知道了，改变的地方其实不是很多，所以这里就不再详细介绍代码的细节了，只是总结一下使
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
