目前看来，yolo系列是工程上使用最为广泛的检测模型之一。yolov5检测性能优秀，部署便捷，备受广大开发者好评。但是，当模型在前端运行时，对模型尺寸与推理时间要求苛刻，轻量型模型yolov5s也难以招架。为了提高模型效率，这里与大家分享基于yolov5的模型剪枝方法github分享连接。剪枝原理与pipeline本次使用稀疏训练对channel维度进行剪枝，来自论文LearningEfficientConvolutionalNetworksThroughNetworkSlimming。其实原理很容易理解，我们知道bn层中存在两个可训练参数γ,β\gamma,\betaγ,β，输入经过bn获得

目前看来，yolo系列是工程上使用最为广泛的检测模型之一。yolov5检测性能优秀，部署便捷，备受广大开发者好评。但是，当模型在前端运行时，对模型尺寸与推理时间要求苛刻，轻量型模型yolov5s也难以招架。为了提高模型效率，这里与大家分享基于yolov5的模型剪枝方法github分享连接。剪枝原理与pipeline本次使用稀疏训练对channel维度进行剪枝，来自论文LearningEfficientConvolutionalNetworksThroughNetworkSlimming。其实原理很容易理解，我们知道bn层中存在两个可训练参数γ,β\gamma,\betaγ,β，输入经过bn获得

yolov5训练pt模型并转换为rknn模型，部署在RK3588开发板上——从训练到部署全过程一、任务介绍二、实验过程2.1使用正确版本的yolov5进行训练(平台：x86机器ubuntu22.04系统)2.2best.pt转换为best.onnx(平台：x86机器ubuntu22.04系统)2.3best.onnx转换为best.rknn（平台：x86机器ubuntu22.04系统）2.3.1环境准备和工具包安装2.3.2onnx转换为rknn2.4RK3588部署rknn实现NPU加速（平台：aarch板子Linux系统）3.3588平台部署一、任务介绍  瑞芯微RK3588是一款搭载了N

yolov5训练pt模型并转换为rknn模型，部署在RK3588开发板上——从训练到部署全过程一、任务介绍二、实验过程2.1使用正确版本的yolov5进行训练(平台：x86机器ubuntu22.04系统)2.2best.pt转换为best.onnx(平台：x86机器ubuntu22.04系统)2.3best.onnx转换为best.rknn（平台：x86机器ubuntu22.04系统）2.3.1环境准备和工具包安装2.3.2onnx转换为rknn2.4RK3588部署rknn实现NPU加速（平台：aarch板子Linux系统）3.3588平台部署一、任务介绍  瑞芯微RK3588是一款搭载了N

YOLO系列—YOLOV7算法（四）：YOLOV7算法网络结构解析今天来讲讲YOLOV7算法网络结构吧~在train.py中大概95行的地方开始创建网络，如下图（YOLOV7下载的时间不同，可能代码有少许的改动，所以行数跟我不一定一样）我们进去发现，其实就是在yolo.py里面。后期，我们就会发现相关的网络结构都是在该py文件里面。这篇blog就主要讲讲Model这个类。def__init__(self,cfg='yolor-csp-c.yaml',ch=3,nc=None,anchors=None):先来说下，传入的参数：cfg：传入的网络结构yaml文件路径，这里已经默认的是yolor-c

文章目录前言一、在网络中添加一层：二、修改网络中的某一层三、网络层的删除方法一：使用关键字del删除层（推荐）方法二：将层设置为空层四、网络层的切片五、网络层的冻结前言今天在这里纪录一下如何对torch网络的层进行更改：变更，增加，删除与查找这里拿VGG16网络举例，先看一下网络结构importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchvisionimportmodelsnet=models.vgg11(pretrained=True)一、在网络中添加一层：net网络是一个树型结构，net下面有三个结点，分别是(features,avgpoll,classifier),我

1.PyTorch的安装（1）首先在命令行输入nvidia-smi查看本机的CUDA版本：（2）前往PyTorch官网：PyTorch，在GetStarted中设置以下选项：如果想在自己电脑上跑通代码，就选CUDA，如果不需要在自己电脑上跑，而是在服务器上跑，或者没有独立显卡，就选CPU。独立显卡需要NVIDIA显卡。这里我们一定要选择和自己版本相同或更低的CUDA。（3）激活一个Anaconda环境（本文在PyTorch环境下操作），Anaconda的安装与使用可以转至：Anaconda3安装与配置教程（2022.11），由于直接用PyTorch官网给出的命令进行安装速度非常慢，还很容易出错

DDH-YOLOv5:基于双IoU感知解耦头改进的YOLOv5，用于对象检测I.IntroductionII.RelatedworkPredictionhead预测头III.Methodology3.1DecoupledHead3.2DoubleIoU‑aware3.3Training3.4InferenceIV.Experiments4.1与YOLOv5等检测头对PASCALVOC2007测试进行比较4.2与COCO2017验证集上的可变形DETR进行比较4.3与COCO2017验证集上的YOLOF进行比较4.4与COCO2017测试开发集上的YOLOv4的比较V.ConclusionYOL

1.简介1.1线性回归模型概述线性回归是一种统计学中的预测分析，该方法用于建立两种或两种以上变量间的关系模型。线性回归使用最佳的拟合直线（也称为回归线）在独立（输入）变量和因变量（输出）之间建立一种直观的关系。简单线性回归是输入变量和输出变量之间的线性关系，而多元线性回归是多个输入变量和输出变量之间的线性关系。1.2Python和PyTorch简介Python是一种强大的编程语言，特别适合处理和分析大数据，广泛应用于各种科学计算中。Python有很多库可以方便地实现各种高级功能，例如：NumPy,Pandas,Matplotlib等。PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Tor

note文章目录note一、tensor的创建二、tensor的加减乘除三、torch.argmax()函数四、gathter函数小栗子1小栗子2：如果每行需要索引多个元素：四、针对某一维度的操作五、改变维度、拼接、堆叠等操作Reference一、tensor的创建torch.tensor会复制data，不想复制可以使用torch.Tensor.detach()。如果是获得numpy数组数据，可以使用torch.from_numpy()，共享内存#1.tensortorch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad=False)data-