文章目录前言一、运行环境二、环境配置三、yolov5网络结构图介绍四、 损失函数五、数据集六、
由于实习公司需要使用到旋转目标的检测，所以这几天学习了相关知识，并找了许多资料，饶了许多的弯路。下面记录下项目的整个实现过程。我参考的是以下几位博主：DOTAv2遥感图像旋转目标检测竞赛经验分享（SwinTransformer+Anchorfree/based方案）-知乎小鸡炖技术的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili首先，先为该项目创建一个虚拟环境VS2015pytorch1.6.0（其他版本也可以进行尝试）torchvision0.7.0（其他版本也可以进行尝试）其中这个VS2015，17，19版本都可以，但是pytorch和torchvision必须是要求的版本 ，不然可能会出错 这里试
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文章目录一、下载Yolov51、下载Yolov5源码2、下载Yolov5预训练模型二、安装Yolov5三、测试Yolov51、Img图片测试2、Video视频测试3、摄像头测试三、小结四、参考链接在下载配置Yolov5前，先要安装好Anaconda环境，若有需要可参考：https://blog.csdn.net/qq_54496810/article/details/121869094一、下载Yolov51、下载Yolov5源码这里有两种方式进行下载：①Yolov5Github地址：https://github.com/ultralytics/yolov5点击链接后，进入以下界面，可以点击Co
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B站视频教程https://www.bilibili.com/video/BV113411J7nk?p=1Github仓库地址https://github.com/Monday-Leo/Yolov5_Tensorrt_Win10项目简介基于Tensorrt加速Yolov56.0支持Windows10支持Python/C++环境说明Tensorrt8.2.1.8Cuda10.2Cudnn8.2.1(特别注意需安装两个cuda10.2补丁)Opencv3.4.6Cmake3.17.1VS2017GTX1650运行案例(Windows)从yolov5releasev6.0下载.pt模型，这里以yol
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本文手把手教你如何调试最新的yolov6，复现运行COCO2017及训练自己的数据集，目前该项目刚发布，BUG会比较多，调起来一般不会那么顺利，本文含windows+ubuntu，并给出了一些常见问题和解决方法：目录1.项目简介2.注意和推荐3.项目配置（含COCO数据集配置）4.训练自己的数据：5.踩坑小记与解决方法：6.自己训练的尝试和tips（供大家参考）1.项目简介最近由美团发布了yoloV6，声称达到了如下的效果： 其中YOLOv6-nano在COCOval2017数据集上达到了35.0mAP， YOLOv6-s在同样的数据集上达到了43.1mAP。工程和说明见：GitHub-mei
本文手把手教你如何调试最新的yolov6，复现运行COCO2017及训练自己的数据集，目前该项目刚发布，BUG会比较多，调起来一般不会那么顺利，本文含windows+ubuntu，并给出了一些常见问题和解决方法：目录1.项目简介2.注意和推荐3.项目配置（含COCO数据集配置）4.训练自己的数据：5.踩坑小记与解决方法：6.自己训练的尝试和tips（供大家参考）1.项目简介最近由美团发布了yoloV6，声称达到了如下的效果： 其中YOLOv6-nano在COCOval2017数据集上达到了35.0mAP， YOLOv6-s在同样的数据集上达到了43.1mAP。工程和说明见：GitHub-mei
在yolov5的使用过程中几乎都会发现的问题：训练结果有last.pt和best.pt,last.pt好理解，就是最后一个epoch的输出，但是best是啥意思？怎么才算best？查了下帮助文档，没说。。YOLOv5Documentation所以只好一行行看train.py的源码，在下图位置看到了best.pt的更新ctrl加鼠标左键点击fitness，来到了utils里的metrics类这里就一目了然啦，话说yolov5终于有注释了啊这里默认是把mAP@0.5和mAP@0.5:0.95，按照0.1：0.9加权平均，是可以自己改的至于P、R、mAP是啥意思，请看👇机器学习笔记-IOU、mAP、
