（一）前沿介绍论文题目：CCNet:Criss-CrossAttentionforSemanticSegmentation论文地址：https://arxiv.org/pdf/1811.11721.pdf代码地址：https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch本文是ICCV2019的语义分割领域的文章，旨在解决long-rangedependencies问题，提出了基于十字交叉注意力机制（Criss-CrossAttention）的模块，利用更少的内存，只需要11xlessGPU内存，并且相比non-localblock更高的计算效率，减少了85%的F
1.前言对于yolov5一直在更新优化，这个自然不用多说，在目标检测领域占有量很大；所以写一下相关原理及代码方面的笔记也是有意义的对于自己和想了解yolov5的小伙伴。2.模型原理1)首先附上网络模型结构，如下图：（注：图片借鉴网上相关领域大佬制作的图片，如有侵权请联系本人删除处理）2）模型主要结构分为：Input、Backbone、Neck、Head_yolo;我们着重讲后三个（Input层就是图片或视频帧输入，模型尺寸默认3*640*640）。Ⅰ.Backbone：借鉴了CSPNet的思想，于是有了CSPDarkNet；CSP结构主要应用在Backbone（CSP1_X）和Neck(CSP
yolov5——detect.py代码【注释、详解、使用教程】yolov5——detect.py代码【注释、详解、使用教程】1.函数parse_opt（）2.函数main()3.函数run()3.1run函数——传入参数3.2run函数——初始化配置3.3run函数——加载数据3.4run函数——输入预测3.5run函数——NMS3.6run函数——保存打印4.detect.py全部注释5.使用教程yolov5——detect.py代码【注释、详解、使用教程】根据目前的最新版本的yolov5代码做出注释和详解以及使用教程，对了目前已经是v6,不知道你看博客的时候是什么版本呢，总的来说越来越先进
本文将展示如何将YOLOv5和Deepsort相结合，实现目标跟踪计数等功能。由于水平有限，本文将更多着眼于如何实现，原理部分我会推荐几篇博客供大家学习参考。原理介绍推荐下面这篇博客，讲的很细致：Yolov5_DeepSort_Pytorch代码学习与修改记录__helen_520的博客YOLOv5具备目标检测的功能，把视频分解成多幅图像并逐帧执行时，如果视频帧中有多个目标，如何知道一帧中的目标和上一帧是同一个对象就是目标跟踪的工作。DeepSort是实现目标跟踪的算法，从sort（simpleonlineandrealtimetracking）演变而来，使用卡尔曼滤波器预测所检测对象的运动轨
睿智的目标检测——Pytorch搭建[YoloV7-OBB]旋转目标检测平台学习前言源码下载YoloV7-OBB改进的部分（不完全）YoloV7-OBB实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、主干网络Backbone介绍2、构建FPN特征金字塔进行加强特征提取3、利用YoloHead获得预测结果三、预测结果的解码1、获得预测框与得分2、得分筛选与非极大抑制四、训练部分1、计算loss所需内容2、正样本的匹配过程a、匹配先验框与特征点b、SimOTA自适应匹配3、计算Loss训练自己的YoloV7模型一、数据集的准备1、数据集加载格式修改1、dataloader数据加载修改1、旋转目标的马赛
基于yolov5(v6.0分支)的多任务检测和分割模型。之前很早就萌生idea在yolov5基础上添加一个分割头用于语义分割，近期正好也有论文YLOLOP是这么做的.这里基于yolov5最新分支修改，主要改动如下：1.解耦头：实验在小数据集上有一定效果（map1%+）,大数据集上提升不明显；2.类别权重：在长尾分布的数据集上提升较为明显.3.添加分割头用于语义分割。整体框架上图是在yolop模型上修改的，侵删。整个模型分为三个部分：1)backbone：这里使用yolov5骨干；2）neck：panet；3）head：检测头+分割头检测头参考了YOLOX进行了解耦；针对不同数据和任务可能会有一
1.下载官方代码mikel-brostrom/yolov8_tracking:Real-timemulti-objecttrackingandsegmentationusingYOLOv8withDeepOCSORTandOSNet(github.com)https://github.com/mikel-brostrom/yolov8_tracking1.到上面的github网站下载跟踪代码，该代码使用YOLOv8作为检测网络，不过YOLOv8的文件需要去下面的链接下载，然后替换掉跟踪代码中YOLOv8的空文件。GitHub-ultralytics/ultralyticsat15b3b0365
前言前面简单介绍了YOLOv5的网络结构和创新点（直通车：【YOLO系列】YOLOv5超详细解读（网络详解））在接下来我们会进入到YOLOv5更深一步的学习，首先从源码解读开始。因为我是纯小白，刚开始下载完源码时真的一脸懵，所以就先从最基础的项目目录结构开始吧~因为相关解读不是很多，所以有的是我根据作者给的英文文档自己翻译的，如有不对之处欢迎大家指正呀！这篇只是简单介绍每个文件是做什么的，大体上了解这个项目，具体的代码详解后期会慢慢更新，也欢迎大家关注我的专栏，和我一起学习呀！源码下载地址：mirrors/ultralytics/yolov5·GitCode🍀本人YOLOv5源码详解系列：
https://github.com/mikel-brostrom/yolov8_tracking项目名：Real-timemulti-objecttrackingandsegmentationusingYolov8（1）它的识别和分割是YOLO8完成的。它的多目标追踪是由后面四种算法实现的（botsort,bytetrack,ocsort,strongsort）（2）它这个是实时的Real-time，识别、跟踪、分割的速度很快这个代码是是23年2月11号发布的如果你想了解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
最近使用YOLO在做一些目标检测方面的工作，在此梳理和记录一下自己的整个过程。目录在此一、获取YOLOv5二、标注图片三、训练模型四、转化模型五、C#使用训练好的模型一、获取YOLOv5YOLO下载地址在此：YOLOv5具体版本可以在左上角选择。下面也有很多使用的方法：二、标注图片标注图片使用的是labelImg简单方便1、安装很简单，直接cmd里面输入pipinstalllabelImg2、启动同样的，在cmd里面直接输入labelImg程序打开就是这样具体如何使用还是很简单的，随便找找就能学会。三、训练模型打开YOLO中train.py文件，大概400多行有一堆参数具体想改啥，可以在命令行
