项目演示视频项目获取地址及演示视频：https://www.7claw.com/51247.html项目简介本项目使用Yolov5+DeepSort实现车辆、行人跟踪，并实时统计各类别目标数量，以及测量目标运动速度、加速度，对于超速的车辆进行标记保存。项目支持对高分辨率的视频进行检测，可以使用滑动窗口检测，具体的做法就是按照指定的滑动步长以及窗口大小，对每一帧的图片进行切割，例如切割成512*512的大小的切片输入到模型中进行推理，然后对所有切片的推理结果进行合并，合并时需要再进行一次非极大值抑制，以去掉不同切片检测到的重叠框。本项目的预训练模型使用的是YOLOv5官方提供的yolov5s预训
关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式开源地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics计算机视觉研究院专栏作者：Edison_GYOLOv8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。一、前言YOLOv8是一个SOTA模型，它建立在以前YOLO版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的An
1.YOLO的一些发展历史YOLOv1：2015年JosephRedmon和AliFarhadi等人（华盛顿大学）YOLOv2：2016年JosephRedmon*和**AliFarhadi*等人*（华盛顿大学）*YOLOv3：2018年JosephRedmon*和**AliFarhadi*等人*（华盛顿大学）*YOLOv4：2020年AlexeyBochkovskiy和Chien-YaoWang等人YOLOv5：2020年Ultralytics公司YOLOv6：2022年美团公司YOLOv7**：2022年AlexeyBochkovskiy*和Chien-YaoWang*等人YOLOv8：2
YOLOv3:AnIncrementalImprovementYOLOv3:一个增量的改进关键词：标签多对一、多尺度、边界框先验(聚类)、 维度集群、Darknet-53目录一、摘要二、随性介绍三、改进的细节（1）BoundingBoxPrediction（2）ClassPrediction（3）PredictionsAcrossScales（4）FeatureExtractor（5）Training四、对比实验五、我们尝试的没有奏效的方法六、作者的三观：这一切意味着什么？一、摘要我们对YOLO做了一些更新！我们做了一堆小的设计变更，使其变得更好。我们还训练了这个非常庞大的新网络。它比上次大一
YOLOv5算法概述Yolov5是一种目标检测算法，采用基于Anchor的检测方式，属于单阶段目标检测方法。相比于Yolov4，Yolov5有着更快的速度和更高的精度，是目前业界领先的目标检测算法之一。YOLOv5算法基本原理Yolov5基于目标检测算法中的one-stage方法，其主要思路是将整张图像划分为若干个网格，每个网格预测出该网格内物体的种类和位置信息，然后根据预测框与真实框之间的IoU值进行目标框的筛选，最终输出预测框的类别和位置信息。特点Yolov5具有以下几个特点：高效性：相比于其他目标检测算法，Yolov5在保证高精度的前提下，速度更快，尤其是在GPU环境下可以实现实时检测。
YOLOv5算法概述Yolov5是一种目标检测算法，采用基于Anchor的检测方式，属于单阶段目标检测方法。相比于Yolov4，Yolov5有着更快的速度和更高的精度，是目前业界领先的目标检测算法之一。YOLOv5算法基本原理Yolov5基于目标检测算法中的one-stage方法，其主要思路是将整张图像划分为若干个网格，每个网格预测出该网格内物体的种类和位置信息，然后根据预测框与真实框之间的IoU值进行目标框的筛选，最终输出预测框的类别和位置信息。特点Yolov5具有以下几个特点：高效性：相比于其他目标检测算法，Yolov5在保证高精度的前提下，速度更快，尤其是在GPU环境下可以实现实时检测。
前言上期我们引入了一个目标检测的模型，并对其所需的环境配置进行了搭建。这期主要针对项目如何运行以及运行过程中的常见报错进行记录以及分享，毕竟报错在深度学习的环境搭建也是很常见的嘛，如何解决报错问题还是很有必要去分析以及学习的。1.准备工作本期项目源码以及环境搭建可以参考我的上期博客：Pytorch搭建yolov5目标检测环境配置_yutu-7的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_73414212/article/details/129770438软件配置可以参考文章（我用的是VScode以及Anaconda）：vscode以及Anaconda安装以及相关环境配置
目录1.问题2.原因2.1混淆矩阵绘制2.2终端指标的计算（太长不看系列）结论：混淆矩阵的值是检测框和标注框根据一定的IOU计算的，终端指标的输出是找到最大的f1score所对应的精确率p和召回率r，所以会不一致。1.问题之前有同事问，怎么yolov5训练绘制的混淆矩阵，跟终端输出的对不上。（之前我也没注意这个问题）这里以训练烟雾、火焰两个类别为例，输出的混淆矩阵如下所示：而终端的输出截图如下所示：对比两张图可以发现，在混淆矩阵中，fire和smoke类别的灵敏度（数值上等于召回率）分别是0.65、0.50，而终端输出的召回率是0.635、0.497。2.原因2.1混淆矩阵绘制混淆矩阵的计算在
先说些题外话，YOLOv5没有论文，其作者是MosaicAugmentation的创造者，YOLOV5在性能上稍弱于YOLOV4，但是在灵活性与速度上远强于YOLOV4，在模型的快速部署上具有极强优势。相对于YOLOv4，分别从以下三个方面简析YOLOv5的改进：输入端：DataAugmentation、自适应锚框计算、自适应图片缩放Backbone：Focus结构，CSP结构Neck：FPN+PAN结构1.输入端1.1DataAugmentation主要采用的是Mosaic数据增强其做法就是对图片使用随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接。优点是丰富了检测物体的背景和小目标，并且在计算B
在测试检测benchmark时发现使用coco和yolov5计算出的map结果不一致,yolov5的指标要略高一点,好奇他们都是如何计算的,通过阅读源码,发现了一些端倪,如有纰漏,还望指出.ap概念及计算方式先说ap(averageprecision),翻译过来为平均精度,顾名思义,就是精度的平均值.通常来讲,一个算法任务在数据集上的测试输出的结果是固定的(TP,FP是固定的),也就是说,精度值就一个,那么何来平均精度一说呢?事实上,当正负样本差别较大时,使用单一指标,如精度(查准率),还是召回率(查全率),都无法评价模型的好坏(想象一下正样本99,负样本1,模型将所有目标都预测为正例,此时t
