为保证您获得更好的学习体验，请使用电脑阅读学习，本专栏对手机用户并不友好！本文将以detec.py文件为主，带你从头开始逐一追踪代码，了解detect运行流程。目录detect.py:common.py（models）： DetectMultiBackend: （line279）datasets.py（utils）： LoadImages: （line178）augmentations.py（utils）： letterbox： （line91）plots.p
前言本篇主要利用PyQT5搭建YOLOv5可视化界面，并打包成exe程序。整体框架参考自：https://xugaoxiang.com/2021/06/30/yolov5-pyqt5在此基础上，优化了预测逻辑，适配YOLOv5-5.0版本，并使用qdarkstyle美化了界面，支持图片检测、摄像头检测、视频检测，整体效果如下图所示：开源仓库：https://github.com/zstar1003/yolov5_pyqt5可直接运行的exe程序：https://pan.baidu.com/s/16nHvS5tRSeLKB0Ql2-6ZFw?pwd=8888整体框架项目整体框架如下图所示：·mo
前言本篇主要利用PyQT5搭建YOLOv5可视化界面，并打包成exe程序。整体框架参考自：https://xugaoxiang.com/2021/06/30/yolov5-pyqt5在此基础上，优化了预测逻辑，适配YOLOv5-5.0版本，并使用qdarkstyle美化了界面，支持图片检测、摄像头检测、视频检测，整体效果如下图所示：开源仓库：https://github.com/zstar1003/yolov5_pyqt5可直接运行的exe程序：https://pan.baidu.com/s/16nHvS5tRSeLKB0Ql2-6ZFw?pwd=8888整体框架项目整体框架如下图所示：·mo
YOLOv5的head详解在前两篇文章中我们对YOLO的backbone和neck进行了详尽的解读，如果有小伙伴没看这里贴一下传送门：YOLOv5的Backbone设计YOLOv5的Neck端设计在这篇文章中，我们将针对YOLOv5的head进行解读，head虽然在网络中占比最少，但这却是YOLO最核心的内容，话不多说，进入正题。1YOLOv5s网络结构总览要了解head，就不能将其与前两部分割裂开。head中的主体部分就是三个Detect检测器，即利用基于网格的anchor在不同尺度的特征图上进行目标检测的过程。由下面的网络结构图可以很清楚的看出：当输入为640*640时，三个尺度上的特征图
YOLOv5的head详解在前两篇文章中我们对YOLO的backbone和neck进行了详尽的解读，如果有小伙伴没看这里贴一下传送门：YOLOv5的Backbone设计YOLOv5的Neck端设计在这篇文章中，我们将针对YOLOv5的head进行解读，head虽然在网络中占比最少，但这却是YOLO最核心的内容，话不多说，进入正题。1YOLOv5s网络结构总览要了解head，就不能将其与前两部分割裂开。head中的主体部分就是三个Detect检测器，即利用基于网格的anchor在不同尺度的特征图上进行目标检测的过程。由下面的网络结构图可以很清楚的看出：当输入为640*640时，三个尺度上的特征图
文章目录前言一、Yolov4网络结构1.backbone：CSPDarknet-532.SPP池化3.PAN和Yolohead二、改进点1.Mosaic数据增强2.anchor偏移机制3.正负样本匹配4.Loss前言上一篇文章我们讨论了yolov3，yolov3在速度与精度上达到了一个较好的平衡，堪称经典之作，可惜在yolov3之后的原作者JosephRedmon因为yolo的军事应用和对他人个人隐私风险而退出了yolo系列的研究，从此cv界痛失一员大将.但是经典之作总会源远流长，即使yolo原作者JosephRedmon退出了研究，yolo算法巨大的影响力使得其他的研究者对yolo算法进行进
文章目录前言一、Yolov4网络结构1.backbone：CSPDarknet-532.SPP池化3.PAN和Yolohead二、改进点1.Mosaic数据增强2.anchor偏移机制3.正负样本匹配4.Loss前言上一篇文章我们讨论了yolov3，yolov3在速度与精度上达到了一个较好的平衡，堪称经典之作，可惜在yolov3之后的原作者JosephRedmon因为yolo的军事应用和对他人个人隐私风险而退出了yolo系列的研究，从此cv界痛失一员大将.但是经典之作总会源远流长，即使yolo原作者JosephRedmon退出了研究，yolo算法巨大的影响力使得其他的研究者对yolo算法进行进
目录一、背景二、模型调优2.1 基准选取2.1.1 官方精度数据2.1.2fp32bmodel的精度2.1.3int8bmodel精度数据2.2 多图量化2.3 预处理对齐&lmdb2.4 网络图优化2.4.1per_channel优化2.4.2accuracy_opt优化2.4.3conv_group优化2.4.4 总结2.5 混合精度2.6 阈值优化2.6.1PERCENT99992.6.2SYMKL2.6.3JSD2.6.4ADMM2.6.5ACIQ2.6.6MAX2.6.7 总结三、总结四、相关链接一、背景BM1684X平台，移植YOLOv5s时，int8量化效果很差，单图测试如下：
目录一、背景二、模型调优2.1 基准选取2.1.1 官方精度数据2.1.2fp32bmodel的精度2.1.3int8bmodel精度数据2.2 多图量化2.3 预处理对齐&lmdb2.4 网络图优化2.4.1per_channel优化2.4.2accuracy_opt优化2.4.3conv_group优化2.4.4 总结2.5 混合精度2.6 阈值优化2.6.1PERCENT99992.6.2SYMKL2.6.3JSD2.6.4ADMM2.6.5ACIQ2.6.6MAX2.6.7 总结三、总结四、相关链接一、背景BM1684X平台，移植YOLOv5s时，int8量化效果很差，单图测试如下：
介绍2022年7月，YOLOv7来临，论文链接：https://arxiv.org/abs/2207.02696代码链接：GitHub-WongKinYiu/yolov7:Implementationofpaper-YOLOv7:Trainablebag-of-freebiessetsnewstate-of-the-artforreal-timeobjectdetectors废话不多说，赶紧上车！文件配置1、数据集自己创建一个myself.yaml文件用来配置路径，路径格式与之前的V5、V6不同，只需要配置txt路径就可以 train-list.txt和val-list.txt文件里存放的都是
