文章目录前言一、解决问题二、基本原理三、添加方法四、总结前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文，这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说，研究的价值和新颖度都不太够了，为与时俱进，以后改进算法以YOLOv7为基础，此前Y
文章目录前言一、解决问题二、基本原理三、添加方法四、总结前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文，这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说，研究的价值和新颖度都不太够了，为与时俱进，以后改进算法以YOLOv7为基础，此前Y
目录参考链接1.训练过程中中断了，继续训练如果觉得数值差不多稳定了，但是距离最终设置的epoch还很远，所以想要停止训练但是又得到yolov5在运行完指定最大epoch后生成的一系列map、混淆矩阵等图2.训练完原有epoch，但还继续训练（与参考链接操作不同）参考链接🍀yolov5继续训练🍅yolov5ds：Yolov5同时进行目标检测和分割分割（yolov5ds作者的博客介绍）github地址：👉yolov5ds训练yolov5ds案例：用YOLOv5ds训练自己的数据集——同时检测和分割两种情况：训练过程中中断了，继续训练训练完了，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
目录参考链接1.训练过程中中断了，继续训练如果觉得数值差不多稳定了，但是距离最终设置的epoch还很远，所以想要停止训练但是又得到yolov5在运行完指定最大epoch后生成的一系列map、混淆矩阵等图2.训练完原有epoch，但还继续训练（与参考链接操作不同）参考链接🍀yolov5继续训练🍅yolov5ds：Yolov5同时进行目标检测和分割分割（yolov5ds作者的博客介绍）github地址：👉yolov5ds训练yolov5ds案例：用YOLOv5ds训练自己的数据集——同时检测和分割两种情况：训练过程中中断了，继续训练训练完了，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
一、环境设置本文环境设置：Ubuntu(docker)pytorch-gpu1.远程Ubuntu新建一个新的docker容器以下命令是创建一个名称为torch_yolo的gpu容器。如果没有docker可省略。dockerrun-it-e/home/elena/workspace:/home/elena/workspace--gpusall--ipchost--nethost--nametorch_yolopytorch/pytorch:1.13.1-cuda11.6-cudnn8-devel/bin/bash更新并安装git,wget命令apt-getupdateapt-getinstall
一、环境设置本文环境设置：Ubuntu(docker)pytorch-gpu1.远程Ubuntu新建一个新的docker容器以下命令是创建一个名称为torch_yolo的gpu容器。如果没有docker可省略。dockerrun-it-e/home/elena/workspace:/home/elena/workspace--gpusall--ipchost--nethost--nametorch_yolopytorch/pytorch:1.13.1-cuda11.6-cudnn8-devel/bin/bash更新并安装git,wget命令apt-getupdateapt-getinstall
文章目录前言一、ACON激活函数论文简介ACONfamilyYOLOv5中应用二、注意力机制CBAM论文简介CBAM注意力机制YOLOv5中应用CA论文简介CoordinateAttentionYOLOv5中应用加入CA后无法显示GFLOPs信息三、BiFPN特征融合论文简介双向加权特征金字塔BiFPNYOLOv5中应用（作者自己改的）进一步结合BiFPNReferences前言【魔改YOLOv5-6.x（上）】：结合轻量化网络Shufflenetv2、Mobilenetv3和Ghostnet本文使用的YOLOv5版本为v6.1，对YOLOv5-6.x网络结构还不熟悉的同学们，可以移步至：【Y
文章目录前言一、ACON激活函数论文简介ACONfamilyYOLOv5中应用二、注意力机制CBAM论文简介CBAM注意力机制YOLOv5中应用CA论文简介CoordinateAttentionYOLOv5中应用加入CA后无法显示GFLOPs信息三、BiFPN特征融合论文简介双向加权特征金字塔BiFPNYOLOv5中应用（作者自己改的）进一步结合BiFPNReferences前言【魔改YOLOv5-6.x（上）】：结合轻量化网络Shufflenetv2、Mobilenetv3和Ghostnet本文使用的YOLOv5版本为v6.1，对YOLOv5-6.x网络结构还不熟悉的同学们，可以移步至：【Y
一、Yolov7介绍：yolov7网络由三个部分组成：input，backbone和head，与yolov5不同的是，将neck层与head层合称为head层，实际上的功能的一样的。对各个部分的功能和yolov5相同，如backbone用于提取特征，head用于预测。根据上图的架构图走一遍网络流程：先对输入的图片预处理，对齐成640*640大小的RGB图片，输入到backbone网络中，根据backbone网络中的三层输出，在head层通过backbone网络继续输出三层不同size大小的featuremap（以下简称fm），经过RepVGGblock和conv，对图像检测的三类任务（分类、前
一、Yolov7介绍：yolov7网络由三个部分组成：input，backbone和head，与yolov5不同的是，将neck层与head层合称为head层，实际上的功能的一样的。对各个部分的功能和yolov5相同，如backbone用于提取特征，head用于预测。根据上图的架构图走一遍网络流程：先对输入的图片预处理，对齐成640*640大小的RGB图片，输入到backbone网络中，根据backbone网络中的三层输出，在head层通过backbone网络继续输出三层不同size大小的featuremap（以下简称fm），经过RepVGGblock和conv，对图像检测的三类任务（分类、前
