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-

http://https://github.com/microsoft/JARVIS.1Abstract andIntroduction借助大语言模型（LLMS）在语言理解生成推理等方面表现出的出色能力，考虑将其作为控制器来管理现有的各种AI模型，把语言作为通用接口。基于这一理念，提出了HuggingGPT框架，利用LLMS（ChatGPT）来连接机器学习社区（Hugface）中的各种AI模型，具体来说就是在接收用户请求时使用ChatGPT来进行任务规划，根据Hugface中提供的模型功能描述选择模型，使用所选AI模型执行每一个子任务，并根据执行结果汇总响应。现有LLM技术的局限：1）局限于文

        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

我有一个网络服务，可以重写css文件中的url，以便可以通过CDN提供它们。css文件可以包含图像或字体的url。我目前有以下正则表达式来匹配css文件中的所有url:(url\(\s*([\'\"]?+))((?!(https?\:|data\:|\.\.\/|\/))\S+)((\2)\s*\))但是，我现在想引入对自定义字体的支持，并且需要在@font-fontface中定位url:@font-face{font-family:'FontAwesome';src:url("fonts/fontawesome-webfont.eot?v=4.0.3");src:url("fonts