前言： 寒假里，博主完成了树莓派4B搭载yolofastest-V2的ncnn加速，效果挺不错的，但总感觉还是稍微差点意思，于是就购买了一块香橙派5，想要用RK3588芯片自带的NPU来加速深度学习的部署，在2023年3月4日也是完成了香橙派5的NPU加速深度学习部分，其效果也确实非常可观，在画质较低的情况下，运行速度达到了100fps以上，下面是我在B站发布的效果视频点我跳转。这篇博客也是为了总结一下玩香橙派5的时候遇到的坑。准备材料： 1、香橙派5 2、一台windows10或windows11的电脑 3、一个内部带有Ubuntu20.04的移动硬盘（如果没有，也可
文章目录1.模块解析(common.py)01.Focus模块02.CONV模块03.Bottleneck模块：04.C3模块05.SPP模块2.为yolov5添加CBAM注意力机制01.CBAM机制02.具体步骤①.以yolov5l结构为例（其实只是深度和宽度因子不同），修改yolov5l.yaml，将C3模块修改为添加注意力机制后的模块CBAMC3，参数不变即可。②.在common.py中添加CBAMC3模块③.修改yolo.py，添加额外的判断语句最近在进行yolov5的二次开发，软件开发完毕后才想着对框架进行一些整理和进一步学习，以下将记录一些我的学习记录。1.模块解析(common.
文章目录1.模块解析(common.py)01.Focus模块02.CONV模块03.Bottleneck模块：04.C3模块05.SPP模块2.为yolov5添加CBAM注意力机制01.CBAM机制02.具体步骤①.以yolov5l结构为例（其实只是深度和宽度因子不同），修改yolov5l.yaml，将C3模块修改为添加注意力机制后的模块CBAMC3，参数不变即可。②.在common.py中添加CBAMC3模块③.修改yolo.py，添加额外的判断语句最近在进行yolov5的二次开发，软件开发完毕后才想着对框架进行一些整理和进一步学习，以下将记录一些我的学习记录。1.模块解析(common.
yolov7训练自己的数据集并部署第一步数据集准备第二步train.py载入自己的数据集并训练第三步将训练好的pt文件做成接口调用第一步数据集准备第二步train.py载入自己的数据集并训练第三步将训练好的pt文件做成接口调用第一步数据集准备第二步train.py载入自己的数据集并训练第三步将训练好的pt文件做成接口调用首先，先说明我只是初步接触yolov7,写这篇文章的主要目的是可以让大家快速应用自己的数据集进行训练。没有接触过yolov5也没有关系，该篇文章会逐步进行演示如何训练。第一步数据集准备首先确保你有labelimg标图软件，若无，需要自行去下一个并看一下标图教程。当你已经标注完成
yolov7训练自己的数据集并部署第一步数据集准备第二步train.py载入自己的数据集并训练第三步将训练好的pt文件做成接口调用第一步数据集准备第二步train.py载入自己的数据集并训练第三步将训练好的pt文件做成接口调用第一步数据集准备第二步train.py载入自己的数据集并训练第三步将训练好的pt文件做成接口调用首先，先说明我只是初步接触yolov7,写这篇文章的主要目的是可以让大家快速应用自己的数据集进行训练。没有接触过yolov5也没有关系，该篇文章会逐步进行演示如何训练。第一步数据集准备首先确保你有labelimg标图软件，若无，需要自行去下一个并看一下标图教程。当你已经标注完成
anchors运行trains.py没有生成anchor原因程序kmeans改动（距离、k-means++）运行trains.py没有生成anchor原因yolov5运行后有一行autoanchor:一些教程的生成图如下训练一开始会先计算BestPossibleRecall(BPR)，当BPR时，再在kmean_anchors函数中进行k均值和遗传算法更新anchors。但是我的数据集BPR=0.9997，所以没有生成新的anchors。默认的预设anchors很匹配我的训练数据，anchors就不会在更改，就使用预设的。改了聚类的欧氏距离为iou，和去掉遗传算法，都没有预设的效果好。yolo
anchors运行trains.py没有生成anchor原因程序kmeans改动（距离、k-means++）运行trains.py没有生成anchor原因yolov5运行后有一行autoanchor:一些教程的生成图如下训练一开始会先计算BestPossibleRecall(BPR)，当BPR时，再在kmean_anchors函数中进行k均值和遗传算法更新anchors。但是我的数据集BPR=0.9997，所以没有生成新的anchors。默认的预设anchors很匹配我的训练数据，anchors就不会在更改，就使用预设的。改了聚类的欧氏距离为iou，和去掉遗传算法，都没有预设的效果好。yolo
本文实现了俩种环境的设置，一种是windows的CPU版本，还有服务器上的GPU版本。CPU版本仅用来实现检测，而GPU版本用来训练自己的数据集！（选择其中一个环境运行后，训练自己的数据集）1.环境1：windows11,anaconda虚拟环境（python3.9），pycharmultralytics/ultralytics:YOLOv8🚀inPyTorch>ONNX>CoreML>TFLite(github.com)下载文件到本地后解压缩pipinstall-rrequirements.txt根据自己的路径位置，下载所需要的包(或者pipinstallultralytics都一样)配置环
本文实现了俩种环境的设置，一种是windows的CPU版本，还有服务器上的GPU版本。CPU版本仅用来实现检测，而GPU版本用来训练自己的数据集！（选择其中一个环境运行后，训练自己的数据集）1.环境1：windows11,anaconda虚拟环境（python3.9），pycharmultralytics/ultralytics:YOLOv8🚀inPyTorch>ONNX>CoreML>TFLite(github.com)下载文件到本地后解压缩pipinstall-rrequirements.txt根据自己的路径位置，下载所需要的包(或者pipinstallultralytics都一样)配置环
模型评价指标检测精度检测速度本文训练了50轮安全帽检测数据集，分析训练结果如下：检测精度检测速度Precision;Recall;F1_score前传耗时IOU交并比FPS每秒帧数P-R曲线flops浮点运算数量AP;mAP检测精度混淆矩阵confusion_matrix用来查看机器是不是把几个不同的类混淆了，比如把一个类当成另一个类。矩阵的x轴横坐标代表真实类别，y轴纵坐标代表预测类别。矩阵中的每个值Aij表示第j类被预测为第i类的概率。理想情况：除background外其余形成对角矩阵。P&R&P-R&F1_curve准确率Precision：（检测的准不准确）检测的效果好不好，检测到的区
