一、环境设置本文环境设置：Ubuntu(docker)pytorch-gpu1.远程Ubuntu新建一个新的docker容器以下命令是创建一个名称为torch_yolo的gpu容器。如果没有docker可省略。dockerrun-it-e/home/elena/workspace:/home/elena/workspace--gpusall--ipchost--nethost--nametorch_yolopytorch/pytorch:1.13.1-cuda11.6-cudnn8-devel/bin/bash更新并安装git,wget命令apt-getupdateapt-getinstall
文章目录前言一、ACON激活函数论文简介ACONfamilyYOLOv5中应用二、注意力机制CBAM论文简介CBAM注意力机制YOLOv5中应用CA论文简介CoordinateAttentionYOLOv5中应用加入CA后无法显示GFLOPs信息三、BiFPN特征融合论文简介双向加权特征金字塔BiFPNYOLOv5中应用（作者自己改的）进一步结合BiFPNReferences前言【魔改YOLOv5-6.x（上）】：结合轻量化网络Shufflenetv2、Mobilenetv3和Ghostnet本文使用的YOLOv5版本为v6.1，对YOLOv5-6.x网络结构还不熟悉的同学们，可以移步至：【Y
文章目录前言一、ACON激活函数论文简介ACONfamilyYOLOv5中应用二、注意力机制CBAM论文简介CBAM注意力机制YOLOv5中应用CA论文简介CoordinateAttentionYOLOv5中应用加入CA后无法显示GFLOPs信息三、BiFPN特征融合论文简介双向加权特征金字塔BiFPNYOLOv5中应用（作者自己改的）进一步结合BiFPNReferences前言【魔改YOLOv5-6.x（上）】：结合轻量化网络Shufflenetv2、Mobilenetv3和Ghostnet本文使用的YOLOv5版本为v6.1，对YOLOv5-6.x网络结构还不熟悉的同学们，可以移步至：【Y
一、Yolov7介绍：yolov7网络由三个部分组成：input，backbone和head，与yolov5不同的是，将neck层与head层合称为head层，实际上的功能的一样的。对各个部分的功能和yolov5相同，如backbone用于提取特征，head用于预测。根据上图的架构图走一遍网络流程：先对输入的图片预处理，对齐成640*640大小的RGB图片，输入到backbone网络中，根据backbone网络中的三层输出，在head层通过backbone网络继续输出三层不同size大小的featuremap（以下简称fm），经过RepVGGblock和conv，对图像检测的三类任务（分类、前
一、Yolov7介绍：yolov7网络由三个部分组成：input，backbone和head，与yolov5不同的是，将neck层与head层合称为head层，实际上的功能的一样的。对各个部分的功能和yolov5相同，如backbone用于提取特征，head用于预测。根据上图的架构图走一遍网络流程：先对输入的图片预处理，对齐成640*640大小的RGB图片，输入到backbone网络中，根据backbone网络中的三层输出，在head层通过backbone网络继续输出三层不同size大小的featuremap（以下简称fm），经过RepVGGblock和conv，对图像检测的三类任务（分类、前
1.Yolov8简介 UltralyticsYOLOv8 是由 Ultralytics 开发的一个前沿的SOTA模型。它在以前成功的YOLO版本基础上，引入了新的功能和改进，进一步提升了其性能和灵活性。YOLOv8基于快速、准确和易于使用的设计理念，使其成为广泛的目标检测、图像分割和图像分类任务的绝佳选择。下表为官方在COCOVal2017数据集上测试的mAP、参数量和FLOPs结果。可以看出YOLOv8相比YOLOv5精度提升非常多，但是N/S/M模型相应的参数量和FLOPs都增加了不少；模型尺寸（像素）mAPval50-95推理速度CPUONNX(ms)推理速度A100TensorR
1.Yolov8简介 UltralyticsYOLOv8 是由 Ultralytics 开发的一个前沿的SOTA模型。它在以前成功的YOLO版本基础上，引入了新的功能和改进，进一步提升了其性能和灵活性。YOLOv8基于快速、准确和易于使用的设计理念，使其成为广泛的目标检测、图像分割和图像分类任务的绝佳选择。下表为官方在COCOVal2017数据集上测试的mAP、参数量和FLOPs结果。可以看出YOLOv8相比YOLOv5精度提升非常多，但是N/S/M模型相应的参数量和FLOPs都增加了不少；模型尺寸（像素）mAPval50-95推理速度CPUONNX(ms)推理速度A100TensorR
麻痹的搞了我一整天，蛋疼本来想把检测模型或者rtsp实时流部署到后端。网上有人推荐一个github项目https://github.com/muhk01/Yolov5-on-Flask后来有人把这个项目给修改了，运行起来了，我也准备运行一下https://github.com/xugaoxiang/yolov5-flask 先把代码拉下来直接配置：先说说修改的地方和出现问题的地方旧的requirements.txtopencv-python~=4.4.0.44matplotlib~=3.3.3numpy~=1.19.2torch~=1.6.0+cu101torchvision~=0.7.0+c
麻痹的搞了我一整天，蛋疼本来想把检测模型或者rtsp实时流部署到后端。网上有人推荐一个github项目https://github.com/muhk01/Yolov5-on-Flask后来有人把这个项目给修改了，运行起来了，我也准备运行一下https://github.com/xugaoxiang/yolov5-flask 先把代码拉下来直接配置：先说说修改的地方和出现问题的地方旧的requirements.txtopencv-python~=4.4.0.44matplotlib~=3.3.3numpy~=1.19.2torch~=1.6.0+cu101torchvision~=0.7.0+c
行人识别yolov5和v7对比yolo车距yolo车距1代码：yolov5车辆检测代码已有1503人下载代码无需更改，直接可以预测！！！流程：
