本文的目的是帮助理解每次训练后，在runs/train文件夹下出现的一系列文件，并探索如何评估准确率以及模型的好坏。一.混淆矩阵—confusion_matrix.png毕设跑的train有混淆矩阵，但是有点扯，需要跑一下鸟类的验证一下(待验证) 1.概念混淆矩阵是对分类问题预测结果的总结。使用计数值汇总正确和不正确预测的数量，并按每个类进行细分，显示了分类模型进行预测时会对哪一部分产生混淆。混淆矩阵不仅可以让我们直观的了解分类模型所犯的错误，更重要的是可以了解哪些错误类型正在发生，正是这种对结果的分解克服了仅使用分类准确率带来的局限性。2.图文理解实际类1类2类3预测类14352类22453
本文的目的是帮助理解每次训练后，在runs/train文件夹下出现的一系列文件，并探索如何评估准确率以及模型的好坏。一.混淆矩阵—confusion_matrix.png毕设跑的train有混淆矩阵，但是有点扯，需要跑一下鸟类的验证一下(待验证) 1.概念混淆矩阵是对分类问题预测结果的总结。使用计数值汇总正确和不正确预测的数量，并按每个类进行细分，显示了分类模型进行预测时会对哪一部分产生混淆。混淆矩阵不仅可以让我们直观的了解分类模型所犯的错误，更重要的是可以了解哪些错误类型正在发生，正是这种对结果的分解克服了仅使用分类准确率带来的局限性。2.图文理解实际类1类2类3预测类14352类22453
首先搞清楚用到的pythonanacondapycharm的关系。 python是解释器，我们首先在官网下载并安装python3.8。 anaconda是我们用来配置python环境的，直接在官网下载并安装即可。我们所创建的虚拟环境和安装的包都在anaconda路径下。 pycharm只是一个IDE，是运行代码的载体，我们要在pycharm里加载在anaconda中配置好的python环境，利用解释器去执行代码。1、github下载源码在github上下载源码，以yolov5为例，登录github官网。 在左上角搜索yolov5，点击AllGitHub
首先搞清楚用到的pythonanacondapycharm的关系。 python是解释器，我们首先在官网下载并安装python3.8。 anaconda是我们用来配置python环境的，直接在官网下载并安装即可。我们所创建的虚拟环境和安装的包都在anaconda路径下。 pycharm只是一个IDE，是运行代码的载体，我们要在pycharm里加载在anaconda中配置好的python环境，利用解释器去执行代码。1、github下载源码在github上下载源码，以yolov5为例，登录github官网。 在左上角搜索yolov5，点击AllGitHub
问题背景众所周知，YOLOv5会对输入的图片进行放缩，并进行32倍下采样。对于一些分辨率很高的遥感/无人机图片，小目标难以被训练识别。本篇博文就来尝试这篇博文YOLOV5模型和代码修改——针对小目标识别所提到的一种改进方案。我所使用的是YOLOv5-5.0版本，数据集采用VisDrone数据集。检测头改进模型方面的修改：作者在模型上增加了一个更小的Anchor并添加了一个更小的检测头。yolov5l_modify.yaml#parametersnc:10#numberofclassesdepth_multiple:1.0#modeldepthmultiplewidth_multiple:1.0
问题背景众所周知，YOLOv5会对输入的图片进行放缩，并进行32倍下采样。对于一些分辨率很高的遥感/无人机图片，小目标难以被训练识别。本篇博文就来尝试这篇博文YOLOV5模型和代码修改——针对小目标识别所提到的一种改进方案。我所使用的是YOLOv5-5.0版本，数据集采用VisDrone数据集。检测头改进模型方面的修改：作者在模型上增加了一个更小的Anchor并添加了一个更小的检测头。yolov5l_modify.yaml#parametersnc:10#numberofclassesdepth_multiple:1.0#modeldepthmultiplewidth_multiple:1.0
YOLOv5如何进行区域目标检测（手把手教学）提示：本项目的源码是基于yolov56.0版本修改文章目录YOLOv5如何进行区域目标检测（手把手教学）效果展示一、确定检测范围二、detect.py代码修改1.确定区域检测范围2.画检测区域线（若不想像效果图一样显示出检测区域可不添加）总结整体detect.py修改代码效果展示在使用YOLOv5的有些时候，我们会遇到一些具体的目标检测要求，比如要求不检测全图，只在规定的区域内才检测。所以为了满足这个需求，可以用一个mask覆盖掉不想检测的区域，使得YOLOv5在检测的时候，该覆盖区域就不纳入检测范围。话不多说，直接上检测效果，可以很直观的看到目标
YOLOv5如何进行区域目标检测（手把手教学）提示：本项目的源码是基于yolov56.0版本修改文章目录YOLOv5如何进行区域目标检测（手把手教学）效果展示一、确定检测范围二、detect.py代码修改1.确定区域检测范围2.画检测区域线（若不想像效果图一样显示出检测区域可不添加）总结整体detect.py修改代码效果展示在使用YOLOv5的有些时候，我们会遇到一些具体的目标检测要求，比如要求不检测全图，只在规定的区域内才检测。所以为了满足这个需求，可以用一个mask覆盖掉不想检测的区域，使得YOLOv5在检测的时候，该覆盖区域就不纳入检测范围。话不多说，直接上检测效果，可以很直观的看到目标
一.下载源码在github中下载Yolov7源码并解压缩YOLOv7源码数据标注可以参考这篇文章https://blog.csdn.net/qq_39779449/article/details/110172948?spm=1001.2014.3001.5502标签格式二.配置环境整体配置树结构安装Yolov7gpu环境在Anconda中创造Yolov7环境安装所需各种包激活Yolov7环境并安装Yolov7所需各种包，采用清华镜像源安装所需包（都试了一下，还是清华镜像更快）activateyolov7pipinstall-rF:\objectdet\yolov7-main/requireme
一.下载源码在github中下载Yolov7源码并解压缩YOLOv7源码数据标注可以参考这篇文章https://blog.csdn.net/qq_39779449/article/details/110172948?spm=1001.2014.3001.5502标签格式二.配置环境整体配置树结构安装Yolov7gpu环境在Anconda中创造Yolov7环境安装所需各种包激活Yolov7环境并安装Yolov7所需各种包，采用清华镜像源安装所需包（都试了一下，还是清华镜像更快）activateyolov7pipinstall-rF:\objectdet\yolov7-main/requireme
