本篇博文所用代码为开源项目修改得到，且不适合基础太差的同学。本篇文章主要讲解代码的使用方式，手把手带你实现YOLOv5模型剪枝操作。文章目录0.环境准备1.使用YOLOv5训练自己的模型2.对训练好的模型进行稀疏训练3.对稀疏训练后的模型进行剪枝4.对剪枝后的网络模型微调5.测试微调后的模型6.总结7.源码8.参考代码0.环境准备终端键入：pipinstall-rrequirements.txt-ihttps
前言：Hello大家好，我是小哥谈。注意力机制是近年来深度学习领域内的研究热点，可以帮助模型更好地关注重要的特征，从而提高模型的性能。CBAM（ConvolutionalBlockAttentionModule） 是一种用于前馈卷积神经网络的简单而有效的注意力模块，它是一种结合了通道（channel）和空间（spatial）的注意力机制模块，相比于SE-Net只关注通道注意力机制可以取得更好的结果。本文就给大家讲解如何在YOLOv5算法中添加CBAM注意力机制，希望大家学习之后能够有所收获！🌈 前期回顾：
自从毕业后开始进入了华为曻腾生态圈，现在越来越多的公司开始走国产化路线了，现在国内做AI芯片的厂商比如：寒武纪、地平线等，虽然我了解的不多，但是相对于瑞芯微这样的AI开发板来说，华为曻腾的生态比瑞芯微好太多了，参考文档非常多，学习资料也有很多，也容易上手开发。华为曻腾官网：昇腾AI应用案例-昇腾社区(hiascend.com) 直接步入正题，现在的目标检测已经很成熟了，所以越来越多的公司会用到基于检测的跟踪算法，这样不仅起到了单一检测功能，还有跟踪目标或者计数的功能； 现在应用较广泛的目标检测算法从最开始的yolov5一直到现在的yolov8，虽然只是简单的看了一下算法的原
💡💡💡本文独家改进：DualViT：一种新的多尺度视觉Transformer主干，它在两种交互路径中对自注意力学习进行建模，即学习更精细像素级细节的像素路径和提取整体全局语义信息的语义路径，性能表现出色，Dualattention引入到YOLOv5/YOLOv7实现创新涨点！！！Dualattention| 亲测在多个数据集能够实现大幅涨点💡💡💡Yolov5/Yolov7魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以自己魔改网络，在网络不同位置（Bac
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.12972.pdf代码地址：https://github.com/huawei-noah/VanillaNet在基础模型的核心是“多样性即不同”，这一哲学在计算机视觉和自然语言处理方面取得了惊人的成功。然而，优化和Transformer模型固有的复杂性带来了挑战，需要转向简洁性的范式。在这项研究中，我们介绍了VanillaNet，这是一种拥抱设计优雅的神经网络架构。通过避免高深度、快捷方式和像自注意力这样的复杂操作，VanillaNet既简洁又强大。每一层都经过精心设计，紧凑而直观，训练后修剪非线性激活函数以恢复原始架构。Vani
前言目标识别如今以及迭代了这么多年，普遍受大家认可和欢迎的目标识别框架就是YOLO了。按照官方描述，YOLOv8是一个SOTA模型，它建立在以前YOLO版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。从基本的YOLOv1版本到如今v8版本，完成了多次蜕变，现在已经相当成熟并且十分的亲民。我见过很多初学目标识别的同学基本上只花一周时间就可以参照案例实现一个目标检测的项目，这全靠YOLO强大的解耦性和部署简易性。初学者甚至只需要修改部分超参数接口，调整数据集就可以实现目标检测了。但是我想表达的并不是YOLO的原理有多么难理解，原理有多难推理。一般工作中要求我们能够运行并且能够完
1.简介机缘巧合下写的一个工程，本来是作为商家视觉识别上位机的替代品，但是最后没用上，因此只开发了一半(厂家升级了摄像头和软件)该工程基于WPF的.net6+mvvm调用摄像头进行识别opencv开摄像头(不想自己封装win32api)，yolov5对图像进行检测2.引用库MVVMCommunityToolkit.MvvmOpencvOpenCvSharp4OpenCvSharp4.WindowsOpenCvSharp4.WpfExtensions(wpf专供:BitmapSourceConverter)Yolov5SixLabors.ImageSharp(检测图片用)Microsoft.ML
前言目标识别如今以及迭代了这么多年，普遍受大家认可和欢迎的目标识别框架就是YOLO了。按照官方描述，YOLOv8是一个SOTA模型，它建立在以前YOLO版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。从基本的YOLOv1版本到如今v8版本，完成了多次蜕变，现在已经相当成熟并且十分的亲民。我见过很多初学目标识别的同学基本上只花一周时间就可以参照案例实现一个目标检测的项目，这全靠YOLO强大的解耦性和部署简易性。初学者甚至只需要修改部分超参数接口，调整数据集就可以实现目标检测了。但是我想表达的并不是YOLO的原理有多么难理解，原理有多难推理。一般工作中要求我们能够运行并且能够完
yolo系列的网络作为单阶段目标检测网络中的佼佼者，在目标检测方面发挥着很大的作用，而yolov5是其中较好的一代网络，yolov8是其中最新的一代网络。但是作为我们学习和使用来说，原始的yolov5或者yolov8网络并不一定就是最合适的，基于此，在yolov5的基础上，针对主干网络进行了替换，替换成EfficientNetv2网络，yolov8的替换方式也是类似的。主要步骤如下：首先，我们需要在common.py文件中添加如下代码段：（建议添加在common.py文件的最后classstem(nn.Module):def__init__(self,c1,c2,kernel_size=3,s
GT标签格式就是yololabel的形式，也就是.txt格式，而且命名除了后缀与图片不同其他是一样的，具体的排放路径如下，其中LGT是主目录：图片就全部放在images中，标签就全部放在labels中，最终的输出图片默认放在output中有一点需要说明，就是框的颜色问题，根据yolov5的plots.py文件，颜色的顺序是这样的，具体可以查看源文件：hex=('FF3838','FF9D97','FF701F','FFB21D','CFD231','48F90A','92CC17','3DDB86','1A9334','00D4BB','2C99A8','00C2FF','344593','6
