💡该教程为改进YOLO高阶指南，属于《芒果书》📚系列，包含大量的原创首发改进方式🚀💡更多改进内容📚可以点击查看：YOLOv5改进、YOLOv7改进、YOLOv8改进、YOLOX改进原创目录|老师联袂推荐🏆💡🚀🚀🚀本博客内含·改进源代码·，按步骤操作运行改进后的代码即可💡更方便的统计更多实验数据，方便写作完善(将YOLOv5｜YOLOv7｜YOLOv8的Loss精度曲线图绘制到一张图上)图中loss和精度数据仅为演示,可以换成自己的数据进行数据对比，支持多次训练的数据进行对比文章目录完善(将YOLOv5｜YOLOv7｜YOLOv8的Loss精度曲线图绘制到一张图上)原始YOLOv8代码部分运行
YOLO系列概述（yolov1至yolov7）参考：睿智的目标检测53——Pytorch搭建YoloX目标检测平台YoloV7yolo的发展历史首先我们来看一下yolo系列的发展历史，yolov1和yolox是anchorfree的方法，yolov2，yolov3，一直到yolov7是anchorbase的方法。首选我们来回顾下每个版本的yolo都做了些什么yolov1是将416∗416416*416416∗416的图片，分成了7∗77*77∗7的网格，每个网格默认回归两个object，也就是最终预测一个长度为SS(B*5+C)的向量，这里s=7,b=2s=7,b=2s=7,b=2，c是cla
说在前面的话导师有一个异常行为检测的小任务（吸烟行为检测），给我让我和师弟一起去完成。本身以为在YOLOv5的detect.py检测脚本中加入语音提示很简单，但是其中的过程却是一言难尽。这也是查阅了很多资料，尝试过了各种大佬分享的经验，集百家之长完成了这个任务，感谢CSDN中各位有开源精神的大佬的代码分享。一、语音生成脚本首先先安装好这个库：pyttsx3在PyCharm这个软件中打开命令行（或叫：终端），激活自己所需的虚拟环境，然后输入指令：pipinstallpyttsx3等待安装完成即可。语音生成、合成脚本如下：#导入pyttsx3库importpyttsx3classVoice():d
说在前面的话导师有一个异常行为检测的小任务（吸烟行为检测），给我让我和师弟一起去完成。本身以为在YOLOv5的detect.py检测脚本中加入语音提示很简单，但是其中的过程却是一言难尽。这也是查阅了很多资料，尝试过了各种大佬分享的经验，集百家之长完成了这个任务，感谢CSDN中各位有开源精神的大佬的代码分享。一、语音生成脚本首先先安装好这个库：pyttsx3在PyCharm这个软件中打开命令行（或叫：终端），激活自己所需的虚拟环境，然后输入指令：pipinstallpyttsx3等待安装完成即可。语音生成、合成脚本如下：#导入pyttsx3库importpyttsx3classVoice():d
相机模型、相机标定及基于yolov5的单目测距实现1前言2相机模型及单目测距原理3相机参数标定3.1内参矩阵3.2内参标定3.3外参矩阵4基于yolov5的单目测距实现1前言在摄像头成像过程中，物体反射的光线通过摄像头的凸透镜打在成像器件上，形成一张图片。这是一个三维物体转换为二维图像的过程。在这个过程中，丢失了物体的深度信息，所以单目摄像头很难测距。但是，我们可以通过一个强假设，来简单计算物体的距离，即假设物体是处于地面上。具体意思下面再详细说。2相机模型及单目测距原理相机模型可以简单看成一个凸透镜成像的模型。下图中，XcYcZc是相机坐标系，其原点为光心O，是相机凸透镜的中心点。x-o1-
相机模型、相机标定及基于yolov5的单目测距实现1前言2相机模型及单目测距原理3相机参数标定3.1内参矩阵3.2内参标定3.3外参矩阵4基于yolov5的单目测距实现1前言在摄像头成像过程中，物体反射的光线通过摄像头的凸透镜打在成像器件上，形成一张图片。这是一个三维物体转换为二维图像的过程。在这个过程中，丢失了物体的深度信息，所以单目摄像头很难测距。但是，我们可以通过一个强假设，来简单计算物体的距离，即假设物体是处于地面上。具体意思下面再详细说。2相机模型及单目测距原理相机模型可以简单看成一个凸透镜成像的模型。下图中，XcYcZc是相机坐标系，其原点为光心O，是相机凸透镜的中心点。x-o1-
目录一、简介配置环境准备二、环境配置1.安装anaconda2.安装TensorFlow3.安装pytorch4.pyqt5安装 5.安装labelimg6.下载yolov57.pycharm安装三、使用labelimg标记图片1.准备工作2.标记图片四、划分数据集以及配置文件修改1.划分训练集、验证集、测试集2.XML格式转yolo_txt格式3.配置文件4.聚类获得先验框五、使用CPU训练六、训练结果可视化一、简介 最近为了应付毕业论文，学习了目标检测，目的是检测车辆和行人，使用了yolov5，想到了是否可以在mac上跑yolov5，因为是m1芯片，以及系统的更新，踩了不少
当谈到目标检测领域时，YOLOv7（YouOnlyLookOncev7）是一种非常流行的深度学习网络模型。虽然YOLOv7已经在精度和速度方面取得了显著的改进，但我们仍然可以从轻量化角度来进一步优化该模型。以下是8条关于如何从轻量化角度改进YOLOv7网络的建议： 1.模型压缩：使用轻量化的模型压缩技术，如剪枝（pruning）和量化（quantization），来减小YOLOv7的模型大小。通过剪枝可以去除冗余的权重参数和不必要的神经元，从而减小模型的尺寸。量化可以将浮点数权重参数转换为更小的整数，从而减少存储和计算开销。2.网络结构简化：简化YOLOv7的网络结构，去除不必要的层和模块
前言yolo算法作为one-stage领域的佼佼者，采用anchor-based的方法进行目标检测，使用不同尺度的anchor直接回归目标框并一次性输出目标框的位置和类别置信度。为什么使用anchor进行检测？最初的YOLOv1的初始训练过程很不稳定，在YOLOv2的设计过程中，作者观察了大量图片的groundtruth，发现相同类别的目标实例具有相似的gt长宽比：比如车，gt都是矮胖的长方形；比如行人，gt都是瘦高的长方形。所以作者受此启发，从数据集中预先准备几个几率比较大的boundingbox，再以它们为基准进行预测。anchor的检测过程首先，yolov5中使用的coco数据集输入图片
本文主要就yolov7的正负样本筛选策略，并与yolov5,yolov6进行比对。首先接着上一篇yolov7系列一，网络整体结构，填几个小坑，希望对大家没有造成困扰：如：E-ELAN层，在cat后需要要conv层做特征融合：还有SPPCSPC层经大家勘误后，改动如下：还有另外几个小问题：如REPconv层在yolov7论文中将identity层去掉，卷积后的激活函数是SiLu这些，因yolov7网络是基于Tag0.1版本yolov7.yaml的代码构造的，作者后续在持续优化迭代，后续大刀也会继续更新。**yolov7因为基于anchorbased的目标检测，与yolov5相同，yolov6的正
