本文实现了俩种环境的设置，一种是windows的CPU版本，还有服务器上的GPU版本。CPU版本仅用来实现检测，而GPU版本用来训练自己的数据集！（选择其中一个环境运行后，训练自己的数据集）1.环境1：windows11,anaconda虚拟环境（python3.9），pycharmultralytics/ultralytics:YOLOv8🚀inPyTorch>ONNX>CoreML>TFLite(github.com)下载文件到本地后解压缩pipinstall-rrequirements.txt根据自己的路径位置，下载所需要的包(或者pipinstallultralytics都一样)配置环
文章目录一：YOLO_v4的出现二：yolov4的创新点三：输入端【数据增强Mosaic】【SAT自对抗训练】【cmBN】[LabelSmoothing]四：BackBone【CSPDarknet53】【Mish激活函数】【Dropblock】五：Neck【SPP】【PAN】【SAM】六：Head【loss创新】【NMS创新】【SOFT-NMS】七：总结一：YOLO_v4的出现其实YOLO系列的原作者，推出YOLO_v3后就退隐江湖了，主要由于老美利用该技术来进行军事打击，十分令作者寒心。但奈何，还是有后继者提出了YOLO_v4系列，别说，一出现，又一次横扫世间。作者AlexeyAB大神！YO
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YOLOV1YOLOV1最后生成7×7的网格(gridcell)，每个gridcell会产生两个预测框(boundingbox)，每个gridcell产生的两个预测框只能预测同一种类物体，也就是说YOLOV1最多只能预测49种物体，两个预测框中哪一个与标注框的IOU大就选哪一个(此即正样本)，另外一个会被舍弃(负样本)；特殊情况(如果有两个相同种类的物体中心点都落在同一个gridcell中，此时这个gridcell的两个预测框有可能都与真实框有最大的IOU，也即两个预测框都为正样本，这也就是说YOLOV1最多能预测49×2个目标)。如果标注框的中心点落在哪一个gridcell中就由这个grid
YOLOV1YOLOV1最后生成7×7的网格(gridcell)，每个gridcell会产生两个预测框(boundingbox)，每个gridcell产生的两个预测框只能预测同一种类物体，也就是说YOLOV1最多只能预测49种物体，两个预测框中哪一个与标注框的IOU大就选哪一个(此即正样本)，另外一个会被舍弃(负样本)；特殊情况(如果有两个相同种类的物体中心点都落在同一个gridcell中，此时这个gridcell的两个预测框有可能都与真实框有最大的IOU，也即两个预测框都为正样本，这也就是说YOLOV1最多能预测49×2个目标)。如果标注框的中心点落在哪一个gridcell中就由这个grid
在深度学习中，第一步要做的往往就是处理数据集,尤其是学习百度飞桨PaddlePaddle的小伙伴，数据集经常要用Voc格式的，比如性能突出的ppyolo等模型。所以学会数据集转化的本领是十分必要的。这篇博客就带你一起进行Yolo与Voc格式的相互转化，附详细代码！文章目录YOLO数据集介绍VOC数据集介绍Yolo转VOCVOC转Yolofromlxmlimportetreeclasses=["ball"]YOLO数据集介绍Yolo数据集主要是txt文件，一般包括train文件夹和val文件夹，每一个文件夹下有与图片同名的txt文件，基本结构如下：|–image||–train||–val|–l
在深度学习中，第一步要做的往往就是处理数据集,尤其是学习百度飞桨PaddlePaddle的小伙伴，数据集经常要用Voc格式的，比如性能突出的ppyolo等模型。所以学会数据集转化的本领是十分必要的。这篇博客就带你一起进行Yolo与Voc格式的相互转化，附详细代码！文章目录YOLO数据集介绍VOC数据集介绍Yolo转VOCVOC转Yolofromlxmlimportetreeclasses=["ball"]YOLO数据集介绍Yolo数据集主要是txt文件，一般包括train文件夹和val文件夹，每一个文件夹下有与图片同名的txt文件，基本结构如下：|–image||–train||–val|–l
目录1.网络结构的不同1.1Backbone1.1.1Darknet531.1.2 CSPDarknet531.1.3libtorchc++实现CSPDarknet53网络1.2Neck1.2.1FPN1.2.2PAN 1.2.3 SPP 1.3Head2.数据增强2.1CutMix2.2Mosaic3.激活函数4.损失函数5.正则化方法知识点记录备忘。总体而言，yolov4是尝试组合一堆tricks，获取得到的模型，该模型具有训练更快、模型更轻、精度更高的特性。1.网络结构的不同yolov4网络结构可分为以下三部分。与yolov3相比，其中backbone和neck不同，
目录1.网络结构的不同1.1Backbone1.1.1Darknet531.1.2 CSPDarknet531.1.3libtorchc++实现CSPDarknet53网络1.2Neck1.2.1FPN1.2.2PAN 1.2.3 SPP 1.3Head2.数据增强2.1CutMix2.2Mosaic3.激活函数4.损失函数5.正则化方法知识点记录备忘。总体而言，yolov4是尝试组合一堆tricks，获取得到的模型，该模型具有训练更快、模型更轻、精度更高的特性。1.网络结构的不同yolov4网络结构可分为以下三部分。与yolov3相比，其中backbone和neck不同，
人员玩手机离岗识别检测系统根通过python+yolov5网络模型识别算法技术，人员玩手机离岗识别检测算法可以对画面中人员睡岗离岗、玩手机打电话、脱岗睡岗情况进行全天候不间断进行识别检测报警提醒。Python是一种由GuidovanRossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C/C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C/C++轻松扩展，这使我们可以在C/C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代
