前言本文是nano自动驾驶小车开发系列中关于环境感知部分的分享，介绍目标检测中的yolo算法。我分别使用了OAK-D-Lite和普通USB摄像头这两种硬件在windows10下实现了yolov5的复现。如果使用OAK的话，需要首先配置好OAK-SDK再使用。 一、硬件配置硬件：OAK-D-Lite、普通USB摄像头软件：depthAI（是跨平台的，Windows，Linux均可部署，也有docker镜像）一、YOLO简介1.1目标检测任务目标检测是模式识别问题的一种，是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，也是其他复杂视觉任务的基础。作为图像理解和计算机视觉的基石，目
YOLOv5引入密集连接卷积网络DenseNet思想CVPR2017最佳论文DenseNetDenseNetDenseNet论文地址：
我将在上一节的基础上，一步一步展示如何实现单摄像头实时目标检测，其中包括我在配置过程中遇到的报错和解决方法。实现单摄像头实时目标检测将'--source'的默认值改为0parser.add_argument('--source',type=str,default='0',help='file/dir/URL/glob,0forwebcam')这里的'0'是指系统默认的第一个摄像头，通常是电脑自带的摄像头，所以一定要记得把摄像头打开再运行代码（有些电脑会有摄像头物理开关，也记得打开）这个时候很可能会出现TypeError:argumentoftype'int'isnotiterable报错解决方
在上一篇文章YOLOv5图像分割--SegmentationModel类代码详解有讲到图像经过YOLOv5网络后得到的输出形式，主要是调用了BaseModel类下的forward得到的输出，输出的shape为【batch,25200,117】，这里的25200相当于总的anchors数量【以640*640的输入为例，共有anchors=80*80*3+40*40*3+20*20*3】，117为5[x,y,w,h,conf]+80个类+32【mask的数量】。那么得到上面这张图的输出后又需要哪些处理呢？又是怎么处理的呢？本篇文章就是来刨析这个问题。可以从下面的代码看到在进行model后会得到pr
1.CUDA内存不足我在使用yolov7中遇到了一些问题，通过查询相关的资料和网站将其一个一个解决了。首先遇到的第一个问题就是cuda的内存不足，报错内容如下所示：RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate52.00MiB(GPU0;5.80GiBtotalcapacity;4.62GiBalreadyallocated;36.38MiBfree;4.64GiBreservedintotalbyPyTorch)Ifreservedmemoryis通过分析它主要有以下三种原因。应该有三个原因GPU还有其他进程占用显存，导致本进程无法分配到足够的显存缓
写在前面：首先感谢兄弟们的订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。文末附项目代码和数据集，请看检测效果：1.介绍YOLOv5是一种用于目标检测的深度学习算法，它能够在高速和高精度的情况下检测图像中的物体。在交通领域，YOLOv5可以应用于交通标志的检测和识别，这有助于提高驾驶员的安全性和交通管理的效率。YOLOv5的基本原理是通过在图像中滑动窗口来检测物体。它将图像划分为网格，并在每个网格中检测物体。通过卷积神经网络（CNN）进行训练，YOLOv5能够识别各种不同的物体，并在图像中进行定位。对于交通标志的检测和识别，Y
目录1、IoU1.1什么是IOU 1.2IOU代码2、GIOU2.1为什么提出GIOU2.2GIoU代码3DIoU 3.1为什么提出DIOU3.2DIOU代码4CIOU4.1为什么提出CIOU4.2CIOU代码5EIOU5.1为什么提出EIOU 5.2EIOU代码6 Wise-IoU7YOLOv5中添加GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、Wise-IoU损失函数1、IoU1.1什么是IOU论文链接为：UnitBox:AnAdvancedObjectDetectionNetworkIoU的全称为交并比（IntersectionoverUnion），通过这个名称我们大概可以猜到IoU的计算方法
等待被改造的代码“mikel-brostrom/yolov8_tracking”地址https://github.com/mikel-brostrom/yolov8_tracking模仿的代码“Yolov5+DeepSortwithPyTorch”地址：https://github.com/dongdv95/yolov5/tree/master/Yolov5_DeepSort_Pytorch如果你想了解YOLOv8的模型细节和里面每个流程，可以阅读这篇博客https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/130044349如果这篇博客对你有帮
在美团刚刚发出yolov6，AB大神就带着yolov7来了。。。。。这速度是真快。。在5-160FPS范围内速度和精度超过所有已知目标检测器。在后不到两个星期，提出YOLOv4的团队就发布了更新一代的版本。YOLOv7的论文被提交到了预印版论文平台arXiv上，其三位作者Chien-YaoWang、AlexeyBochkovskiy和Hong-YuanMarkLiao是YOLOv4的原班人马。相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6目标检测器（56FPSV100，55.9%AP）比基于transformer的检测器SWINLCascade-MaskR-CNN（9.2FPSA100，53.9%A
在美团刚刚发出yolov6，AB大神就带着yolov7来了。。。。。这速度是真快。。在5-160FPS范围内速度和精度超过所有已知目标检测器。在后不到两个星期，提出YOLOv4的团队就发布了更新一代的版本。YOLOv7的论文被提交到了预印版论文平台arXiv上，其三位作者Chien-YaoWang、AlexeyBochkovskiy和Hong-YuanMarkLiao是YOLOv4的原班人马。相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6目标检测器（56FPSV100，55.9%AP）比基于transformer的检测器SWINLCascade-MaskR-CNN（9.2FPSA100，53.9%A
