文章目录官方ultralytics/yolov5代码复现，训练自己的数据集一、Requirements二、准备自己的数据集（VOC格式）1、创建数据集2、准备labels3、配置文件三、模型训练四、模型测试五、模型推理官方ultralytics/yolov5代码复现，训练自己的数据集一、Requirements本教程所用环境：代码版本V6.1，源码下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5.gitPytorch：1.10Cuda：11.1Python：3.7官方要求Python>=3.7andPyTorch>=1.7.通过gitclonehttps:/

一、Confusionmatrix混淆矩阵是一种可视化工具，特别用于监督学习。通过这个矩阵，可以很清晰地看出机器是否将两个不同的类混淆了。上图的表格其实就是confusionmatrixTrue/False：预测结果是否正确Positive/Negative：预测的方向是正方向还是负方向真阳性（TruePositive,TP）:预测为正样本，实际为正样本，预测正确真阴性（TrueNegative,TN）：预测为负样本，实际为负样本，预测正确假阳性（FalsePositive,FP）：预测为正样本，实际为负样本，预测错误（预测为正样本是错的）假阴性（FalseNegative,FN）：预测为负样

YOLO系列—YOLOV7算法（二）：YOLOV7算法detect.py代码解析parser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--weights',nargs='+',type=str,default='yolov7.pt',help='model.ptpath(s)')#测试所使用的权重文件parser.add_argument('--source',type=str,default='inference/images',help='source')#测试的图片/图片文件夹/摄像头接口parser.add_argument('--i

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写在前面我本来是使用这个模型进行手写签名的定位，但是因为比赛的主办方原因，数据不允许公开，所以我使用动物世界的一段开头视屏来制作我的数据集。这整个模型跑通的过程中，我参考了很多不错的博客，写这篇博客的原因是记录一下我的所见所感。我的模型是在移动九天的平台上跑的。本文参考的博客如下：YOLOv5训练自己的数据集（超详细完整版）目标检测—教你利用yolov5训练自己的目标检测模型写这篇文章的目的是为了能给大家一些建议，也是为了记录一下自己的成长。1.环境识别模型有很多，但是目前比较实用的是YOLOV5，是一个国外的公司做的，比较好用。这是github的链接万事开头难，我认为一个模型只要环境搭好了，

目标检测系列之yolov5的detect.py代码详解前言哈喽呀！今天又是小白挑战读代码啊！所写的是目标检测系列之yolov5的detect.py代码详解。yolov5代码对应的是官网v6.1版本的，链接地址如下：https://github.com/ultralytics/yolov5一、总体代码详解废话不多说，直接上代码啦！#YOLOv5🚀byUltralytics,GPL-3.0license"""Runinferenceonimages,videos,directories,streams,etc.Usage-sources:$pythonpath/to/detect.py--weig

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PyTorch学习笔记：F.normalize——数组归一化运算torch.nn.functional.normalize(input,p=2.0,dim=1,eps=1e-12,out=None)功能：利用LpL_pLp​范数对输入的数组沿特定的维度进行归一化  对于尺寸为(n0,…,ndim,…,nk)(n_0,\dots,n_{dim},\dots,n_k)(n0​,…,ndim​,…,nk​)的输入数组input，每个ndimn_{dim}ndim​上的元素向量vvv沿着维度dim进行转换，转换公式为：v=vmax⁡(∣∣v∣∣p,ϵ)v=\frac{v}{\max(||v||_p,\