上一篇笔记记录了如何使用yolov5使用usb摄像头使用权重进行测试,测试效果如下本篇文章具体操作步骤如下就可以了，切记版本要对应，我产生这个错误的原因就是版本问题，成功转换但是还是卡顿，估计是硬件usb问题，加速以后帧率得到了明显提升gitclone-bv5.0https://github.com/ultralytics/yolov5.gitgitclone-byolov5-v5.0https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.gitcdyolov5/nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$lsbest.wtsdatadetect.p

 上一篇笔记记录了如何使用yolov5使用usb摄像头使用权重进行测试,测试效果如下本篇文章具体操作步骤如下就可以了，切记版本要对应，我产生这个错误的原因就是版本问题，成功转换但是还是卡顿，估计是硬件usb问题，加速以后帧率得到了明显提升gitclone-bv5.0https://github.com/ultralytics/yolov5.gitgitclone-byolov5-v5.0https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.gitcdyolov5/nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$lsbest.wtsdatadetect.p

本文以CBAM和SE注意力机制的添加过程为例，主要介绍了向YOLOv5中添加注意力机制的具体步骤本文在此篇博客的基础上向YOLOv5-5.0版本代码中添加注意力机制yolov5模型训练———使用yolov5训练自己的数据集本文主要包括以下内容一、CBAM注意力机制添加（1）在common.py中添加可调用的CBAM模块（2）向yolo.py文件添加CBAMC3判断语句（3）修改yaml文件二、SE注意力机制添加（1）在common.py中添加可调用的SE模块（2）向yolo.py文件添加SE判断语句（3）修改yaml文件三、其他几种注意力机制代码（1）ECA注意力机制代码（2）CA注意力机制代

本文以CBAM和SE注意力机制的添加过程为例，主要介绍了向YOLOv5中添加注意力机制的具体步骤本文在此篇博客的基础上向YOLOv5-5.0版本代码中添加注意力机制yolov5模型训练———使用yolov5训练自己的数据集本文主要包括以下内容一、CBAM注意力机制添加（1）在common.py中添加可调用的CBAM模块（2）向yolo.py文件添加CBAMC3判断语句（3）修改yaml文件二、SE注意力机制添加（1）在common.py中添加可调用的SE模块（2）向yolo.py文件添加SE判断语句（3）修改yaml文件三、其他几种注意力机制代码（1）ECA注意力机制代码（2）CA注意力机制代

以下是运用Pytorch的一些方法进行矩阵运算的实例说明，简要介绍了矩阵的一些基本运算。四则运算importtorcha=torch.tensor([[0,1],[2,3]])b=torch.tensor([[5,10]])#加print("torch.all(torch.eq(a+b,torch.add(a,b))):",torch.all(torch.eq(a+b,torch.add(a,b))))print("a+b:\n{}\n".format(a+b))#减print("torch.all(torch.eq(a-b,torch.sub(a,b))):",torch.all(torch

U神出品了最新的yolov8，从公开的参数量来看确实很优秀！！！！比如下图得一些指标：可以看到s模型640得map已经达到了44.9，v8n得map也已经达到了37.3，很强了，但是实际上是怎么样呢，我使用个人数据集进行了测试，本人得数据集在偏向于小目标，只有一类。如下图所示。(局部图像)1、先下载源码，之前也写过教程，那时还没正式放出来ultralytics/ultralytics:YOLOv8🚀inPyTorch>ONNX>CoreML>TFLite(github.com)需要 pipinstallultralytics(如果不安装也行，但是训练结束val时候会出现错误)2、开始训练，具体

1.bool矩阵当做索引（类型是：BoolTensor）结果为一维向量（因为bool矩阵二维的，根据bool矩阵中True对应位置，把tensor数据中相应位置中的值取出来，组成一个新的一维tensor向量）#布尔索引用布尔索引总是会返回一份新创建的数据，原本的数据不会被改变。a2=np.arange(15).reshape(3,5)print('a2===',a2)mask=a25b2=a2[mask]print('b2===',b2)b2[0]=17print('a2===',a2)#修改b2中的数据，会发现原数据a2中的值没有发生改变。输出结果：a2===tensor([[0,1,2,3

yolov5官网的模型评估对比图需要借助狼来了的故事了解：真阳性，假阳性，假阴性，真阴性。IOU：交并比，用来筛选最终预测出来的边界框。通过求标注和预测的交并比，可以得到一个预测准确度的指标。GA、GB、GC是标注的内容，P1234是检测出的内容。分别计算每次识别的IOU。我们把P4作为了GB的最佳匹配框，所以P3就变成了假阳性。计算recall的时候，有三个标注，所以分母就是3.计算方式会选择向右拉直。之后的比赛就开始用所有的点了。计算的都是右上角的矩形。用这种方式可以算出所有类别的AP。微软推出了coco数据集，采用101个recall点。coco的ap和map不做区分。

《PyTorch高级机器学习实战》是一本非常实用的机器学习书籍，作者为阿里云智能首席AI专家赵健。这本书的目标读者是具有一定Python编程基础并对深度学习有兴趣的开发者和研究者。在书中，作者从最基础的线性回归、逻辑回归、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等开始讲解，逐步提升到更加复杂的领域，如生成对抗网络（GAN）、自然语言处理（NLP）和强化学习（RL）。通过一步步实现代码和详细的解释，读者可以全面了解这些领域的理论知识和实际应用。书中的一个亮点是它以PyTorch作为主要工具来实现所有的模型。作者详细讲解了如何使用PyTorch构建模型、数据处理、模型调参和模型部署等方面的技

本小节将会介绍如何利用已经预训练好的卷积神经网络模型对一张图像进行预测，并且通过可视化的方法，查看模型是如何得到其预测结果的。我们直接看一个实例，利用已经预训练好的VGG16卷积神经网络对一张图像获取一些特定层的输出，并将这些输出可视化，并观察VGG16对图像的特征提取情况。importtorchimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportrequestsimportcv2fromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorchvisionimportmod