文章目录前言1.项目介绍2.yolov5的网络结构1.yolov5s的配置文件2.网络模型的初始化和训练过程3.backbone4.head1.三层预测2.4层预测5.detect补充个更直观点的图总结前言yolov5已经很成熟了，作为一个拥有发展系列的检测器，它拥有足够的精度和满足现实中实时性要求，所以许多项目和比赛都能用的上，自己也拿来参加过比赛。本博客的讲解代码来源：https://github.com/ultralytics/yolov51.项目介绍YOLOv5针对不同大小的输入和网络深度宽度，主要分成了（n,s,m,l,x）和（n6,s6,m6,l6,x6），这些都在yolov5的项
使用MobileViT替换YOLOv5主干网络，并训练前述使用MobileViT替换YOLOv5主干网络训练前述读了MobileViT这篇论文之后觉得文章里面提到的技巧很新奇，所以就尝试把它替换到YOLOv5中主干网络上去，看看会不会有那么大的提升，但是结果并不是让我很满意，在实施过程中也确实遇到一些问题，于是就写下来和大家分享一下。相比较于其他的transformer变体，MobileViT这篇文章给出的改动技巧很简单高效，它解决的ViT中因为像素摊平操作导致的位置信息损失问题，将卷积的局部信息提取优势和自注意力机制的全局信息提取能力结合起来，并且根据论文描述具有高度轻量化+极快的推理速度，
博主电脑配置是AMDR53600，NvidiaRTX306012G，16G3200MHz内存，训练数据集是自建数据集，大约1200张图片，3个检测目标。 训练YOLOv5-5.0版本的模型参数设置，模型是yolov5s，epoch150（如果想要更好的mAP@0.5:0.95指标可以设置的更大，博主这个收敛的太快了就没设太多），batchsize32或者64，imgsize640,640，其他均为默认。 在最初训练模型的时候训练一次epoch大约需要3分钟，而且不管怎么设置参数，训练时间都不会改变太多，都在3分钟左右，博主期初是因为自己没用GPU跑，但是显存是实实在在的吃满了，但利率用
博主电脑配置是AMDR53600，NvidiaRTX306012G，16G3200MHz内存，训练数据集是自建数据集，大约1200张图片，3个检测目标。 训练YOLOv5-5.0版本的模型参数设置，模型是yolov5s，epoch150（如果想要更好的mAP@0.5:0.95指标可以设置的更大，博主这个收敛的太快了就没设太多），batchsize32或者64，imgsize640,640，其他均为默认。 在最初训练模型的时候训练一次epoch大约需要3分钟，而且不管怎么设置参数，训练时间都不会改变太多，都在3分钟左右，博主期初是因为自己没用GPU跑，但是显存是实实在在的吃满了，但利率用
主要实现的AI算法有：目标检测、目标追踪主要实现AI算法功能：越界识别功能（主要是获取统计人流量）平台：基于Aidlux平台基础库安装：（1）lap安装：先sudoapt-getupdate，再输入sudoapt-getinstall-ycmakebuild-essentialpython3-dev；最后pipinstalllap-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。（2）cython_bbox安装：先安装cython：pipinstallcython-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple再安装cyt
主要实现的AI算法有：目标检测、目标追踪主要实现AI算法功能：越界识别功能（主要是获取统计人流量）平台：基于Aidlux平台基础库安装：（1）lap安装：先sudoapt-getupdate，再输入sudoapt-getinstall-ycmakebuild-essentialpython3-dev；最后pipinstalllap-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。（2）cython_bbox安装：先安装cython：pipinstallcython-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple再安装cyt
YOLOV5模型训练以及deepsort目标追踪的简单上手操作，并总结了常见问题目录文章目录一、YOLOV5模型训练1.下载源码文件2.环境设置3.准备工作4.开始运行 二、YOLOV5-deepsort的目标识别 1.修改配置 三、常见问题与解决 四、如何修改撞线polygon（附加）总结一、YOLOV5模型训练1.下载源码文件Yolov5源码文件是开源的，点开官网https://github.com/ultralytics/yolov5，选择对应的版本，我这里选择5.0版本，为了和后期的deepsort算法版本对应，点击V5.0，跳转页面后然后点击code，再点击DownloadZIP下载
YOLOV5模型训练以及deepsort目标追踪的简单上手操作，并总结了常见问题目录文章目录一、YOLOV5模型训练1.下载源码文件2.环境设置3.准备工作4.开始运行 二、YOLOV5-deepsort的目标识别 1.修改配置 三、常见问题与解决 四、如何修改撞线polygon（附加）总结一、YOLOV5模型训练1.下载源码文件Yolov5源码文件是开源的，点开官网https://github.com/ultralytics/yolov5，选择对应的版本，我这里选择5.0版本，为了和后期的deepsort算法版本对应，点击V5.0，跳转页面后然后点击code，再点击DownloadZIP下载
一、前言yoloV7已经开源有一段时间了，近期已经基于yoloV7-pose的关键点算法进行了研究和修改。目前已经将该工程修改为，多分类+任意数量关键点：修改详细请看博客：基于yoloV7-pose添加任意关键点＋多类别分类网络修改，修改代码已经开源：github地址，如果对大家有帮助也希望可以帮忙点点☆☆。好的，接下来我们就开始训练模型。二、数据准备2.1数据介绍。很多小伙伴有点不知道这些关键点怎么设置，我简单说一下逻辑，一般是检测框＋关键点的形式，也就是说关键点是伴随框的，首先是希望box框可以收敛，然后再是点的收敛，所以框是必须的，然后点是非必须的，所有有些框可以不需要设置关键点，这里大
一、前言yoloV7已经开源有一段时间了，近期已经基于yoloV7-pose的关键点算法进行了研究和修改。目前已经将该工程修改为，多分类+任意数量关键点：修改详细请看博客：基于yoloV7-pose添加任意关键点＋多类别分类网络修改，修改代码已经开源：github地址，如果对大家有帮助也希望可以帮忙点点☆☆。好的，接下来我们就开始训练模型。二、数据准备2.1数据介绍。很多小伙伴有点不知道这些关键点怎么设置，我简单说一下逻辑，一般是检测框＋关键点的形式，也就是说关键点是伴随框的，首先是希望box框可以收敛，然后再是点的收敛，所以框是必须的，然后点是非必须的，所有有些框可以不需要设置关键点，这里大
