慢慢学，慢慢干。 大神博客：https://yolov5.blog.csdn.net/article/details/125148552我老老实实的按照大神博主的方案进行修改。第一步：common.py中添加BiFPN模型#BiFPN#两个特征图add操作classBiFPN_Add2(nn.Module):def__init__(self,c1,c2):super(BiFPN_Add2,self).__init__()#设置可学习参数nn.Parameter的作用是：将一个不可训练的类型Tensor转换成可以训练的类型parameter#并且会向宿主模型注册该参数成为其一部分即model.p
使用YOLOV5训练数据之后我们需要一些评判标准来告诉我们所训练的效果究竟如何。这时，YOLOV5给出了一个文件解决我们的问题。该文件在直接生成为runs文件，可理解记录一些运行时的日志信息。confusion_matrix.png(混淆矩阵)作为一种特定的二维矩阵，列代表预测的类别，行代表实际的类别。其对角线上的值表示预测正确的数量比例，非对角线元素则是预测错误的部分。混淆矩阵的对角线值越高越好，这表明许多预测是正确的。上图是对是否戴口罩进行训练，有图可以看出将一个图片分为了三个部分，分别是戴口罩，不戴口罩和backgroundFP。该图在每列上进行归一化处理。则可以看出戴口罩预测正确的概率
（一）前情这个工作已经有大佬用在自己的工程里了，他的帖子链接：https://blog.csdn.net/weixin_45829462/article/details/120372921但他的这个lite主要不是研究repvgg的，是做移动端的，但是里面加了这个repvgg他的代码链接：https://github.com/ppogg/YOLOv5-Lite/tree/ca7ed7ca0bb578fe6e5eaa777e84f661ad457e49我是看了看他的代码，然后把关于repvgg的地方加到了自己的yolov5-7.0中（但后续我没用seg去做训练，就正常训练）后续我还试着把rep-
检测算法作为深度学习的一种主要基础算法，一直吸引着广大的科研工作者。这里总结了一些常见的Loss，作为记录。目录1.BCEBlurWithLogitsLoss2.FocalLoss 3.QFocalLoss4.APLoss5.aLRPLoss6.RankSortLoss7.IOULossGIoUDIoU CIoU（CompleteIoUloss）EnhancedCompletedIoUEfficientIoULossαIoUSIoU 检测算法一般包含分类损失(区分目标类别的)，回归损失（回归坐标的），目标置信度（表示是否存在目标的，也是一个分类损失）。先说分类损失
文章目录前言一优化器二超参数参考前言一优化器机器学习的五个步骤：数据->模型->损失->优化器->迭代训练。我们通过前向传播的过程，得到了模型输出与真实标签的差异，我们称之为损失，有了损失，我们会进入反向传播过程得到参数的梯度，那么接下来就是优化器干活了，优化器要根据我们的这个梯度去更新参数，使得损失不断的降低。那么优化器是怎么做到的呢？该博主从三部分进行展开，首先是优化器的概念，然后是优化器的属性和方法，最后是常用的优化器。深度学习优化算法经历了SGD->SGDM->NAG->AdaGrad->AdaDelta->Adam->Nadam这样的发展历程。该博主详细告诉你这些算法是如何一步一步演
前言本人从一个小白，一路走来，已能够熟练使用YOLOv5算法来帮助自己解决一些问题，早就想分析一下自己的学习心得，一直没有时间，最近工作暂时告一段落，今天抽空写点东西，一是为自己积累一些学习笔记，二是可以为一些刚接触YOLOv5算法的小白们提供一些参考，希望大家看之前能够动动你的小手，给我点个关注，给文章点个赞，如果此文确实给你提供了帮助，希望你能在留言区打两个字个“此文有用！”，以此来让这篇文章获得更多的流量，让更多小白能够看到。YOLOv5那么多深度学习算法，为什么要用YOLOv5？我觉得很简单，因为YOLOv5快、YOLOv5火、YOLOv5流行啊，为什么不用YOLOv7、YOLOv8，
文章目录更新提醒：2023/04/01更新YOLOv7简介预训练权重（用不用？用哪个？）总结更新提醒：2023/04/01更新YOLOv7简介YOLOv7论文链接：YOLOv7:Trainablebag-of-freebiessetsnewstate-of-the-artforreal-timeobjectdetectors官方github代码链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7YOLOv7于2022.07发布，已被CVPR2023接收！此贴记录自己使用YOLOv7训练自己数据集时权重使用问题最后个人建议，能不用YOLOv7就别用！！！别用！！！别用！
目录1SENet1.1SENet原理1.2 SENet代码(Pytorch)1.3 YOLOv5中加入SE模块 1.3.1 common.py配置1.3.2 yolo.py配置1.3.3创建添加RepVGG模块的YOLOv5的yaml配置文件2CBAM2.1CBAM原理2.2 CBAM代码(Pytorch)2.3 YOLOv5中加入CBAM模块 2.3.1 common.py配置2.3.2 yolo.py配置2.3.3创建添加CBAM模块的YOLOv5的yaml配置文件 3CA3.1CA原理3.2 CA代码(Pytorch)3.3 YOLOv5中加入CA模块 3.3.1 common.py配置
目录训练参数说明：--weights:--cfg:--data:--hpy:--epoch:--batch_size：--img-size:--rect:--resume:--nosave:--notest:--noautoanchor:--evolve：--bucket:--cach-images:--image-weights：--device:--multi-scale:--single-cls:--adam:--sync-bn:--local_rank:--workers:--project:--name:--exist-ok：--linear-lr:--label-smoothin
源码：https://github.com/WongKinYiu/yolov7论文：https://arxiv.org/abs/2207.02696这个yolov7是yolov4团队的作品，我等着你yolov100。背景yolo系列已经成了大家学习工作中常用的目标检测网络，果然，yolov7又来了。一般人yolo取名到2亿都可以，但听说这个作者是yolov4的，我就来踩踩坑，试试火代码搭建环境，这里直接用conda按照源码requirements.txt安装就行。（我yolov5环境(python3.7+torch1.8.0)都可以训练,我之前写过一篇几分钟搭建yolov5的文章）数据准备现成
