文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5数据集准备5.1数据标注简介5.2数据保存6模型训练6.1修改数据配置文件6.2修改模型配置文件6.3开始训练模型7实现效果7.1图片效果7.2视频效果7.3摄像头实时效果8最后0前言🔥Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！🔥对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大
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在前两篇博客中我分析了YOLOv7的模型结构以及训练数据的准备。这里将对损失函数的代码进行分析。在train.py中，我们可以看到以下的代码是进行损失值计算的if'loss_ota'notinhyporhyp['loss_ota']==1:loss,loss_items=compute_loss_ota(pred,targets.to(device),imgs)#lossscaledbybatch_sizebreakelse:loss,loss_items=compute_loss(pred,targets.to(device))#lossscaledbybatch_size因为在超参数中定义
在前两篇博客中我分析了YOLOv7的模型结构以及训练数据的准备。这里将对损失函数的代码进行分析。在train.py中，我们可以看到以下的代码是进行损失值计算的if'loss_ota'notinhyporhyp['loss_ota']==1:loss,loss_items=compute_loss_ota(pred,targets.to(device),imgs)#lossscaledbybatch_sizebreakelse:loss,loss_items=compute_loss(pred,targets.to(device))#lossscaledbybatch_size因为在超参数中定义
上一篇：yolov5-release6.0转rknn一、训练1.切换版本gitclonehttps://github.com/WongKinYiu/yolov7.gitcdyolov7gitcheckout44d8ab41780e24eba563b6794371f29db09022712.训练v7的训练可以参考v5训练：yolov5初识(ubuntu版)、yolov5初识(win版)二、pt2onnx注意一下，opset_version=12pythonexport.py--weights="runs/train/exp/weights/best.pt"--simplify三、onnx2rkn
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文章参考于芒果大神，在自己的数据集上跑了一下，改了一些出现的错误。一、配置yolov5_swin_transfomrer.yaml#Parametersnc:10#numberofclassesdepth_multiple:0.33#modeldepthmultiplewidth_multiple:0.50#layerchannelmultipleanchors:-[10,13,16,30,33,23]#P3/8-[30,61,62,45,59,119]#P4/16-[116,90,156,198,373,326]#P5/32#YOLOv5v6.0backbonebyyoloairbackbo
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一、芒果改进系列必读🔥《芒果书》系列改进专栏内的改进文章，均包含多种模型改进方式，均适用于YOLOv3、YOLOv4、YOLOR、YOLOX、YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8改进（重点）！！！🔥专栏创新点教程均有不少同学反应和我说已经在自己的数据集上有效涨点啦！！包括COCO数据集也能涨点所有文章博客均包含改进源代码🔥对应专栏订阅的越早，就可以越早使用原创创新点去改进模型，抢先一步以下《芒果书》改进YOLO专栏内容适用于以下主流模型的改进YOLOv3、YOLOv4、YOLOR、YOLOXYOLOv5、YOLOv7、YOLOv8…以上模型改进均适用《芒果书》🥭专栏系列点击以下链接查看文章
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