前言花了几天功夫做了一个YOLOv5的PyQT可视化程序，主要针对多幅图片训练、自动标注和检测展示。涉及正在进行的项目，暂时不开源。在开发过程中，踩了不少坑，这里简单做一些记录。项目使用到的开源代码：YOLOv5(5.0+6.0)：https://github.com/ultralytics/yolov5自动标注程序：https://github.com/cnyvfang/labelGo-Yolov5AutoLabelImg效果演示整体效果演示如下：交互式目标检测软件演示遇到的问题和解决方案ui文件转py使用QtDesigner设计的ui文件，可以通过PyUIC自动生成对应的py文件。生成的文
深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。目录一、SPP的应用的背景二、SPP结构分析三、SPPF结构分析四、YOLOv5中SPP/SPPF结构源码解析（内含注释分析）一、SPP的应用的背景在卷积神经网络中我们经常看到固定输入的设计，但是如果我们输入的不能是固定尺寸的该怎么办呢？通常来说，我们有以下几种方法：（1）对输入进行resize操作，让他们统统变成你设计的层的输入规格那样。但是这样过于暴力直接，可能会丢失很多信息或者多出很多不该有的信息（图片变形等），影响最终的结果。（2）替换网络中的全连接层，对最后的卷积层使用gl
深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。目录一、SPP的应用的背景二、SPP结构分析三、SPPF结构分析四、YOLOv5中SPP/SPPF结构源码解析（内含注释分析）一、SPP的应用的背景在卷积神经网络中我们经常看到固定输入的设计，但是如果我们输入的不能是固定尺寸的该怎么办呢？通常来说，我们有以下几种方法：（1）对输入进行resize操作，让他们统统变成你设计的层的输入规格那样。但是这样过于暴力直接，可能会丢失很多信息或者多出很多不该有的信息（图片变形等），影响最终的结果。（2）替换网络中的全连接层，对最后的卷积层使用gl
YOLOV5-断点训练/继续训练情况：1.训练过程中中断了，继续训练2.训练完了，但是未收敛，在这个基础上，还想用这个权重、学习率等参数继续训练多一些批次1.训练过程中中断了，继续训练断电、或者什么原因中断了，比如设定epoch为200，但是在90这里中断了，想从断点这里继续训练到200个epoch直接在trainds.py设置参数–resume的defualt=True即可（在代码517行附近）1.parser.add_argument('--resume',nargs='?',const=True,default=True,help='resumemostrecenttraining')2
YOLOV5-断点训练/继续训练情况：1.训练过程中中断了，继续训练2.训练完了，但是未收敛，在这个基础上，还想用这个权重、学习率等参数继续训练多一些批次1.训练过程中中断了，继续训练断电、或者什么原因中断了，比如设定epoch为200，但是在90这里中断了，想从断点这里继续训练到200个epoch直接在trainds.py设置参数–resume的defualt=True即可（在代码517行附近）1.parser.add_argument('--resume',nargs='?',const=True,default=True,help='resumemostrecenttraining')2
文章目录前言修改yaml文件（以yolov5s为例）修改common.py修改yolo.py修改train.py1.向优化器中添加BiFPN的权重参数2.查看BiFPN_Concat层参数更新情况前言这篇博客【魔改YOLOv5-6.x（中）】：加入ACON激活函数、CBAM和CA注意力机制、加权双向特征金字塔BiFPN简要介绍了BiFPN的原理，以及YOLOv5作者如何结合BiFPN。之前尝试过设置可学习的权重参数，将不同的分支进行Add操作，具体可以参考这篇博客：【YOLOv5-6.x】设置可学习权重结合BiFPN（Add操作）。本文将尝试直接进行Concat操作来结合BiFPN。 修改ya
文章目录前言修改yaml文件（以yolov5s为例）修改common.py修改yolo.py修改train.py1.向优化器中添加BiFPN的权重参数2.查看BiFPN_Concat层参数更新情况前言这篇博客【魔改YOLOv5-6.x（中）】：加入ACON激活函数、CBAM和CA注意力机制、加权双向特征金字塔BiFPN简要介绍了BiFPN的原理，以及YOLOv5作者如何结合BiFPN。之前尝试过设置可学习的权重参数，将不同的分支进行Add操作，具体可以参考这篇博客：【YOLOv5-6.x】设置可学习权重结合BiFPN（Add操作）。本文将尝试直接进行Concat操作来结合BiFPN。 修改ya
yolov5的head修改为decoupleheadyolox的decoupledhead结构本来想将yolov5的head修改为decoupledhead，与yolox的decouplehead对齐，但是没注意，该成了如下结构：感谢少年肩上杨柳依依的指出，如还有问题欢迎指出1.修改models下的yolo.py文件中的DetectclassDetect(nn.Module):stride=None#stridescomputedduringbuildonnx_dynamic=False#ONNXexportparameterdef__init__(self,nc=80,anchors=(),
yolov5的head修改为decoupleheadyolox的decoupledhead结构本来想将yolov5的head修改为decoupledhead，与yolox的decouplehead对齐，但是没注意，该成了如下结构：感谢少年肩上杨柳依依的指出，如还有问题欢迎指出1.修改models下的yolo.py文件中的DetectclassDetect(nn.Module):stride=None#stridescomputedduringbuildonnx_dynamic=False#ONNXexportparameterdef__init__(self,nc=80,anchors=(),
最近整理了一下yolov5loss的函数，关键点都在代码段里YOLOv5的loss主要由三个部分组成：1、Classesloss，分类损失，采用BCEloss，只计算正样本的分类损失。2、Objectnessloss，obj置信度损失，采用BCEloss，计算的是所有样本的obj损失。注意这里的obj指的是网络预测的目标边界框与GTBox的CIoU。3、Locationloss，定位损失，采用CIoUloss，只计算正样本的定位损失。classComputeLoss:#Computelossesdef__init__(self,model,autobalance=False):super(Co
