如何使用云端GPU训练yolov5（colab）一、获取yolov5文件从githup上直接在下载，（科学上网）链接：link二、上传文件到colab直接google搜索colab，用New–>More–>GoogleColaboratory,新建一个note文件创建完之后，可以自己取个名字，这里取名为yolov5.ipynb，然后点击左侧文件图标，等待一会，点击upload图标，找到yolov5的下载路径（因为是单个文件，所以必须把文件变成压缩包的形式），然后进行上传，上传完成后，点击刷新按钮，就可以看到上传的文件。上传好后如图所示三、训练1、设置GPU资源将自己的环境换成具有GPU的配置，

还是yolo5的基础啊~~ 一些关于目标检测模型的评估指标：IOU、TP&FP&FN&TN、mAP等，并列举了目标检测中的mAP计算。指标评估(重要的一些定义)IOU 也称重叠度表示计算预测回归框和真实回归框的交并比,计算公式如下: TP&FP&FN&TN 指标的一些基本概念：TP（TruePostives）：分类器把正例正确的分类-预测为正例。(IOU>= 阈值)FN（FalseNegatives）：分类器把正例错误的分类-预测为负例。(IOU阈值)FP（FalsePostives）：分类器把负例错误的分类-预测为正例TN（TrueNegatives）：分类器把负例正确的分类-预测为负例（_

还是yolo5的基础啊~~ 一些关于目标检测模型的评估指标：IOU、TP&FP&FN&TN、mAP等，并列举了目标检测中的mAP计算。指标评估(重要的一些定义)IOU 也称重叠度表示计算预测回归框和真实回归框的交并比,计算公式如下: TP&FP&FN&TN 指标的一些基本概念：TP（TruePostives）：分类器把正例正确的分类-预测为正例。(IOU>= 阈值)FN（FalseNegatives）：分类器把正例错误的分类-预测为负例。(IOU阈值)FP（FalsePostives）：分类器把负例错误的分类-预测为正例TN（TrueNegatives）：分类器把负例正确的分类-预测为负例（_

目录一、直接试用方式1、准备工作2、代码测试（1）、模型训练（可以跳过）（2）、模型预测 二、制作自己的数据集1、格式2、labelme制作标签3、json转txt4、修改数据集参数三、用YOLOv5跑自己的数据集1、train.py参数修改2、predict.py参数修改3、txt2mask四、遇到过的报错与解决方式五、原理（部分）1、图像标签转换2、分割原理本文是我在使用YOLOv5时，做的一些过程记录，按照步骤走应该能够跟我获得相同的结果，初次写这种类型的文章，排版之类的可能不太好看，内容也不够充分，之后混慢慢修改补充。本文内容包含代码的直接使用方式，与在自定义数据集上的使用方式，目前未

目录一、直接试用方式1、准备工作2、代码测试（1）、模型训练（可以跳过）（2）、模型预测 二、制作自己的数据集1、格式2、labelme制作标签3、json转txt4、修改数据集参数三、用YOLOv5跑自己的数据集1、train.py参数修改2、predict.py参数修改3、txt2mask四、遇到过的报错与解决方式五、原理（部分）1、图像标签转换2、分割原理本文是我在使用YOLOv5时，做的一些过程记录，按照步骤走应该能够跟我获得相同的结果，初次写这种类型的文章，排版之类的可能不太好看，内容也不够充分，之后混慢慢修改补充。本文内容包含代码的直接使用方式，与在自定义数据集上的使用方式，目前未

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

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

本文章主要是针对yolov7中数据集处理部分代码进行解析(和yolov5是一样的)，也是可以更好的理解训练中送入的数据集到底是什么样子的。数据集的处理离不开两个类，一个是Dataset(fromtorch.utils.dataimportDataset)，一个是DataLoader(fromtorch.utils.data.dataloaderimportDataLoader)，不论什么样的算法，在处理数据集的时候都需要继承这两个类来重写自己的数据集(在我另外的文章中有讲这两个类的使用)。先看一下yolov7创建数据集的函数代码：#Trainloader训练数据集的处理dataloader,d

本文章主要是针对yolov7中数据集处理部分代码进行解析(和yolov5是一样的)，也是可以更好的理解训练中送入的数据集到底是什么样子的。数据集的处理离不开两个类，一个是Dataset(fromtorch.utils.dataimportDataset)，一个是DataLoader(fromtorch.utils.data.dataloaderimportDataLoader)，不论什么样的算法，在处理数据集的时候都需要继承这两个类来重写自己的数据集(在我另外的文章中有讲这两个类的使用)。先看一下yolov7创建数据集的函数代码：#Trainloader训练数据集的处理dataloader,d

yolov5修改骨干网络–原网络说明yolov5修改骨干网络-使用pytorch自带的网络-以Mobilenet和efficientnet为例yolov5修改骨干网络-使用自己搭建的网络-以efficientnetv2为例通过yolov5修改骨干网络–原网络说明我们知道：yolov5.yaml中存放的是我们模型构建参数，具体构建过程在yolo.py中的parse_model函数，通过循环遍历yolov5.yaml给的参数，去寻找网络名称，并将args的参数传入网络，下面先用pytorch自带的mobile网络进行修改并替换原有yolov5网络。网络都是分层次的，比如如果把某个网络模型Net按层