💡该教程为改进进阶指南，属于《芒果书》📚系列，包含大量的原创首发改进方式,所有文章都是全网首发原创改进内容🚀降低改进难度,改进多种结构演示💡本篇文章基于基于YOLOv7、YOLOv7-tiny等网络最新结合不同Loss，包括PolyLoss/VarifocalLoss/GeneralizedFLoss/QualityFLoss/FocalLoss等改进。重点：🔥🔥🔥有不少同学已经反应专栏的教程提供的网络结构在数据集上有效涨点!!!重点：🌟进阶专栏内容持续更新中🎈☁️🏅️，订阅了该专栏的读者务必·私信博主·加·全新创新点进阶交流群·群内不定时会发一些其他未公开的Tricks.另外内容包括理论部分
YOLOV5中损失函数即代码讲解YOLOV5中loss.py文件代码讲解：https://blog.csdn.net/weixin_42716570/article/details/116759811yolov5中一共存在三种损失函数：分类损失cls_loss：计算锚框与对应的标定分类是否正确定位损失box_loss：预测框与标定框之间的误差（CIoU）置信度损失obj_loss：计算网络的置信度通过交叉熵损失函数与对数损失的结合来计算定位损失以及分类损失。classBCEBlurWithLogitsLoss(nn.Module):#二元交叉熵损失函数，blur意为模糊据下行原版注释是减少了错
这篇文章是我在自己完成yolov5的学习之后，整理出的笔记，可供学习参考，如有错误还请指正。首先，yolov5主要分为四个部分，输入端，backbone，neck，输出端。一、输入端（1）Mosaic数据增强在Yolo-V4的paper中，以及在还未发表paper的Yolo-V5中，都有一个很重要的技巧，就是Mosaic数据增强，这种数据增强方式简单来说就是把4张图片，通过随机缩放、随机裁减、随机排布的方式进行拼接。根据论文的说法，优点是丰富了检测物体的背景和小目标，并且在计算BatchNormalization的时候一次会计算四张图片的数据，使得mini-batch大小不需要很大，一个GPU
1、YOLOv5算法简介 YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示：输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构；Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构；Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Lo
写在前面本篇文章是对笔者前几天学习过程的一个记录，鉴于这类文章较少，写出来方便后来者。本文侧重于yolov5的快速使用，原理部分概括较少，希望你看完本文章后也能成功进行目标检测。GPU租赁平台：https://www.autodl.com/homeyolov5官方代码：https://github.com/ultralytics/yolov5作者更改后代码：链接：https://pan.baidu.com/s/1oZWhHjAy_Wp4mg6doaSrkQ提取码：f7re数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1Ra7bf5JQavIA69kNLiUnXA提取码：6z0j
相信大家也看了不少的Yolo系列那些繁杂的理论，Yolo的官方网站也免费公布了英文的源代码。相信有些小伙伴们有一定的基础，经过了一段的深入研究。已经能够调用并且使用成功了。但是肯定还有一部分，基础不是很强的小伙伴们还不能成功的使用。但是又想去感受使用Yolo机器视觉带来的超强效果！那么欢迎加入我们，我会翻译好，整理好。会让你快速使用与学会调用。第一步：采集需要识别的目标图片使用工具截图获取目标图片 第二步：标注目标使用工具对想要识别的目标进行框选 第三步：训练模型选择对应的图片数据集，然后简单调整参数，避免训练模型启动失败，开始训练。 第四步：验证模型观察精度如何，识别是否正确。第五步：使用训
一、首先要保证自己的环境已经配置完整，可以跑通自带图片的检测二、准备自己的数据集,（使用labelimg）1.在yolov5-5.0创建一个新的文件夹，比如map_gongxunsai，在此文件夹下创建labels（存放labelimg生成的标注文件）images（存放图片）ImageSets（在此文件夹再创建一个Main文件夹）文件夹最新的lbelimg已经可以直接标注产生yolov5可用的.txt文件，不需要再使用voc转txt的脚本了。选择这个就可以生成.txt文件了。2.可以使用下面的代码进行训练集、验证集、测试集的划分，由于之前使用的仍然是voc转txt的方法，所以有些变量名没有更改
网上有很多添加解耦头的博客，在此记录下我使用解耦头对YOLOv5改进，若侵权删解耦头的介绍过段时间再写，先直接上添加方法（这篇文章写的很好，解释了解耦头的作用）ASFF我没有使用过，但是按照下边的方法添加后也能够运行我是在YOLOv5-7.0版本上进行修改，如果有什么不对的地方欢迎大佬指教一、common.py文件中加入代码这部分是解耦头的代码对着图去看代码能更好的理解结构#=======================解耦头=============================#classDecoupledHead(nn.Module):def__init__(self,ch=256,n
💡该教程为改进进阶指南，属于《芒果书》📚系列，包含大量的原创首发改进方式,所有文章都是全网首发原创改进内容🚀内容出品：CSDN博客独家更新@CSDN芒果汁没有芒果💡🚀🚀🚀内含·改进源代码·，按步骤操作运行改进后的代码即可重点：🔥🔥🔥有多个同学已经使用这个Loss创新点在自己的数据集改进做完实验：在小目标检测上的效果很强！好几个mAP精度涨点了！！实测改进有效，有点强本文内容包括NormalizedGaussianWassersteinDistanceLoss论文(SCI英文期刊)理论部分和代码实践｜改进源代码部分为原创内容，直接一键训练改进实验，适合用来模型改进。文章目录一、Normalize
这篇博客将在单摄像头目标检测的基础上，实现单网络多线程的实时目标检测。实现方法在detect.py同级目录下新建streams.txt文件，每个视频流源单独成行：本地摄像头填0USB摄像头填1,2,3…IP摄像头要根据摄像头类型，按下面格式填写（我将在之后的博客中讲解实现）rtsp://admin（账号）:admin(密码)@ip:端口/（主码流，辅码流之类的）0是电脑自带摄像头，1是外接USB摄像头在detect.py中修改'--source'的默认值为'streams.txt'parser.add_argument('--source',type=str,default='streams.
