YOLOV4出现之后不久，YOLOv5横空出世。YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。虽然YOLOv5算法并没有与YOLOv4算法进行性能比较与分析，但是YOLOv5在COCO数据集上面的测试效果还是挺不错的。大家对YOLOv5算法的创新性半信半疑，有的人对其持肯定态度，有的人对其持否定态度。在我看来，YOLOv5检测算法中还是存在很多可以学习的地方，虽然这些改进思路看来比较简单或者创新点不足，但是它们确定可以提升检测算法的性能。其实工业界往往更喜欢使用这些方法，而不是利用一个超级复杂的算法来获得较高的检测精度。本文将对YOLOv5检测算法中提

最近在学yolov5的网络结构，发现不同的人描述yolov5的网络结构并不同，有的说是C3模块有的说是BottleneckCSP，这给我一个小白带来了很大困扰。查询了很多文章终于在一篇文章中有博主提到，yolov5新版本用C3代替了BottleneckCSP。所以为了搞清楚yolov5的具体网络结构，在这里把所有的版本结构记录下来，以便之后的学习理解与查看。v1.0版本如下：backbone主要模块：Focus、Conv、BottleneckCSP、SPPhead主要模块：BottleneckCSP、Conv、nn.Upsample、Concat、nn.Conv2d#YOLOv5backbon

 详细地记录下我看StyleGAN2代码的过程，希望大家给予我一点帮助，也希望对大家有一点帮助。如果有啥错误和问题，评论区见~（私信我不咋看的）前菜建议大家先去自行搜索学习GAN和StyleGAN的基本原理，这里仅仅简要介绍一下StyleGAN和StyleGAN2的生成器：StyleGAN1以下内容的参考文献——原论文：CVPR2019OpenAccessRepository(thecvf.com)StyleGAN的生成器主支输入是一个常量，采用渐进式结构，分层生出不同分辨率的特征图结果；侧支利用MLP将从高斯分布采样得到的噪声z映射成隐层码w。StyleGAN的生成器在主支的每个卷积层从侧支

🍨本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客🍦参考文章：365天深度学习训练营-第P5周：运动鞋识别🍖原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、设置动态学习率1、动态学习率的设置2、✨调用官方动态学习率接口3、正式训练动态学习率的使用二、动态学习率1.torch.optim.lr_scheduler.StepLR2.lr_scheduler.LambdaLR3.lr_scheduler.MultiStepLR4、👉调用官方接口示例本次实战主要学习内容：了解如何设置动态学习率（重点）一、设置动态学习率1、动态学习率的设置编写一段代码用来调整模型优化器中学习率的函数。它接受三个参数：优化器（o

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文章目录摘要Wise-IoU论文翻译摘要简介A.ln−norm损失B.交集/并集C.聚焦机制相关工作A.BBR的损失函数B.带FM的损失函数方法仿真实验B.梯度消失问题的解决方法C.提出的方法实验A.实验设置B.消融实验结论改进方法获取源码结果验证V1版本的测试结果

用Python+Pytorch工程代码对人体进行关键点检测和骨架提取，并实现可视化。使用背景：物体检测为许多视觉任务提供动力，如实例分割、姿态估计、跟踪和动作识别。它在监控、自动驾驶和视觉答疑中有下游应用。当前的对象检测器通过紧密包围对象的轴向包围框来表示每个对象。然后，他们将目标检测减少到大量潜在目标边界框的图像分类。对于每个边界框，分类器确定图像内容是特定的对象还是背景。人体关键点检测属于目标检测的一个小分支，在很多虚拟应用场景中需要使用，比如说姿态识别、虚拟穿衣等应用领域。今天给大家推荐一个好用的人体关键点检测项目代码，并基于该代码进行一定的升级，使得提取的人体关键点可以独立显示在可视化

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf代码地址：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer本文介绍了一种新的视觉Transformer，称为SwinTransformer，它可以作为计算机视觉通用的骨干网络。从语言到视觉的转换中，适应Transformer所面临的挑战源于两个领域之间的差异，如视觉实体尺度的巨大变化和图像中像素的高分辨率与文本中单词的差异。为了解决这些差异，我们提出了一种分层Transformer，其表示是通过Shifted窗口计算的。Shifted窗口方案通过将自注意计算限制在非重叠的

最近为了安装pytorch3d，折腾了两天，足足两天！要注意，安装pytorch3d之前，必须先安装pytorchtorchvisionPytorch3d官方 是建议用condainstall的方式来安装，也可以用pip来安装：pipinstallPyTorchtorchvision-cpytorch-nightly1.首先说一下MacOSM1芯片安装情况，刚开始使用的是：condainstallpytorch3d-cpytorch3d会安装完成，但是安装完以后执行.py文件跑程序时，会出现无法引用pytorch3d的问题，也尝试过用pipinstall pytorch3d，这种方式会安装成最

本文章基于yolov5-6.2版本。主要讲解的是yolov5是怎么在最终的特征图上得出物体边框、置信度、物体分类的。一。总体框架首先贴出总体框架，直接就拿官方文档的图了，本文就是接着右侧的那三层输出开始讨论。Backbone: NewCSP-Darknet53Neck: SPPF, NewCSP-PANHead: YOLOv3Head这三个输出层分别就是浅、中、深层啦，浅层特征图分辨率是80乘80，中层是40乘40，深层是20乘20，一般来说浅层用于预测小物体，深层用于预测大物体。另外说明一下，浅、中、深三层的特征图输出通道数不一定是256、512、1024，要看你用的是哪一种规格的模型。比如