前言吼吼！终于来到了YOLOv5啦！首先，一个热知识：YOLOv5没有发表正式论文哦~为什么呢？可能YOLOv5项目的作者GlennJocher还在吃帽子吧，hh目录前言一、YOLOv5的网络结构 二、输入端（1）Mosaic数据增强（2）自适应锚框计算（3）自适应图片缩放三、Backbone（1）Focus结构（2）CSP结构四、Neck五、Head（1）Boundingbox损失函数（2）NMS非极大值抑制 六、训练策略前期回顾：【YOLO系列】YOLOv4论文超详细解读2（网络详解）【YOLO系列】YOLOv4论文超详细解读1（翻译＋学习笔记）【YOLO系列】YOLOv3论文
前言吼吼！终于来到了YOLOv5啦！首先，一个热知识：YOLOv5没有发表正式论文哦~为什么呢？可能YOLOv5项目的作者GlennJocher还在吃帽子吧，hh目录前言一、YOLOv5的网络结构 二、输入端（1）Mosaic数据增强（2）自适应锚框计算（3）自适应图片缩放三、Backbone（1）Focus结构（2）CSP结构四、Neck五、Head（1）Boundingbox损失函数（2）NMS非极大值抑制 六、训练策略前期回顾：【YOLO系列】YOLOv4论文超详细解读2（网络详解）【YOLO系列】YOLOv4论文超详细解读1（翻译＋学习笔记）【YOLO系列】YOLOv3论文
文章目录前言一、Shufflenetv2论文简介模型概述加入YOLOv5二、Mobilenetv3论文简介模型概述深度可分离卷积逆残差结构SE通道注意力h-swish激活函数加入YOLOv5三、Ghostnet论文简介模型概述加入YOLOv5References前言本文使用的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：【YOLOv5-6.x】网络模型&源码解析另外，本文所使用的实验环境为1个GTX1080GPU，数据集为VOC2007，超参数为hyp.scratch-low.yaml，训练200个epoch，其他参数均为源码中默认设置的数值。YOLO
文章目录前言一、Shufflenetv2论文简介模型概述加入YOLOv5二、Mobilenetv3论文简介模型概述深度可分离卷积逆残差结构SE通道注意力h-swish激活函数加入YOLOv5三、Ghostnet论文简介模型概述加入YOLOv5References前言本文使用的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：【YOLOv5-6.x】网络模型&源码解析另外，本文所使用的实验环境为1个GTX1080GPU，数据集为VOC2007，超参数为hyp.scratch-low.yaml，训练200个epoch，其他参数均为源码中默认设置的数值。YOLO
🚀🚀🚀Yolov5添加ASFF🚀🚀🚀前言Yolov5是单阶段目标检测算法的一种，网上有很多改进其性能的方法，添加ASFF模块就是其中一种，但是ASFF本身是用于Yolov3的，在v5中无法直接应用，且网上许多博客都是介绍这个模块的原理，没有直接可以应用的代码程序，我这里提供一种方案，如果有什么错误或理解不到位的地方，欢迎评论区指正。文章目录前言一、ASFF来源及功能二、ASFF代码二、ASFF融合Yolov5网络三、构建使用ASFF的网络四、查看效果一、ASFF来源及功能ASFF：AdaptivelySpatialFeatureFusion(自适应空间特征融合)论文来源：LearningSpa
🚀🚀🚀Yolov5添加ASFF🚀🚀🚀前言Yolov5是单阶段目标检测算法的一种，网上有很多改进其性能的方法，添加ASFF模块就是其中一种，但是ASFF本身是用于Yolov3的，在v5中无法直接应用，且网上许多博客都是介绍这个模块的原理，没有直接可以应用的代码程序，我这里提供一种方案，如果有什么错误或理解不到位的地方，欢迎评论区指正。文章目录前言一、ASFF来源及功能二、ASFF代码二、ASFF融合Yolov5网络三、构建使用ASFF的网络四、查看效果一、ASFF来源及功能ASFF：AdaptivelySpatialFeatureFusion(自适应空间特征融合)论文来源：LearningSpa
一、基础概念YoloV7提供的yolov7-tiny.onnx对于图像中包含较大尺寸的足球检测准确率高。但在实际应用中，足球视频中的足球非常小，默认的模型难于满足实际的足球检测需求。1.1识别目标1）固定机位的视频中足球的逐帧识别1.2实现思路1）采用labelImg对视频中的逐帧图像进行标注，并保存为yolo格式2）采用YoloV7源码对标注数据进行训练3）集成到实践项目中二、数据标注下载labelImg2.1准备数据编写简单的应用程序，从视频帧中采样关键帧图片（可以每隔60帧取一张），以下代码是样例publicclassLoadImages{ publicstaticIEnumerabl
一、基础概念YoloV7提供的yolov7-tiny.onnx对于图像中包含较大尺寸的足球检测准确率高。但在实际应用中，足球视频中的足球非常小，默认的模型难于满足实际的足球检测需求。1.1识别目标1）固定机位的视频中足球的逐帧识别1.2实现思路1）采用labelImg对视频中的逐帧图像进行标注，并保存为yolo格式2）采用YoloV7源码对标注数据进行训练3）集成到实践项目中二、数据标注下载labelImg2.1准备数据编写简单的应用程序，从视频帧中采样关键帧图片（可以每隔60帧取一张），以下代码是样例publicclassLoadImages{ publicstaticIEnumerabl
1 Wise-IOU损失函数边界框回归（BBR）的损失函数对于目标检测至关重要。它的良好定义将为模型带来显著的性能改进。大多数现有的工作假设训练数据中的样本是高质量的，并侧重于增强BBR损失的拟合能力。如果盲目地加强低质量样本的BBR，这将危及本地化性能。FocalEIoUv1被提出来解决这个问题，但由于其静态聚焦机制（FM），非单调FM的潜力没有被充分利用。基于这一思想，作者提出了一种基于IoU的损失，该损失具有动态非单调FM，名为WiseIoU（WIoU）。当WIoU应用于最先进的实时检测器YOLOv7时，MS-COCO数据集上的AP75从53.03%提高到54.50%。现有工作记锚框为，
1 Wise-IOU损失函数边界框回归（BBR）的损失函数对于目标检测至关重要。它的良好定义将为模型带来显著的性能改进。大多数现有的工作假设训练数据中的样本是高质量的，并侧重于增强BBR损失的拟合能力。如果盲目地加强低质量样本的BBR，这将危及本地化性能。FocalEIoUv1被提出来解决这个问题，但由于其静态聚焦机制（FM），非单调FM的潜力没有被充分利用。基于这一思想，作者提出了一种基于IoU的损失，该损失具有动态非单调FM，名为WiseIoU（WIoU）。当WIoU应用于最先进的实时检测器YOLOv7时，MS-COCO数据集上的AP75从53.03%提高到54.50%。现有工作记锚框为，
