前言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLO，已经集合了大量的trick，但是在处理一些复杂检测问题的时候，还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章，将重点对YOLOv8、YOLOv7以及YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。一、解决问题    YOLO小目标检测效果不好的一个原因是因为小目标样本的尺寸较小，而yolov8的下采样倍数比较大，较深的特征图很难学习到小目标的特征信息，因此提出增加小目标检测层对较浅特征图与深特征图拼接后进行检测。加入小目标检测层，可以让网络更加关注小目标的检测

Yolov5如何在训练意外中断后接续训练1.配置环境2.问题描述3.解决方法3.1设置需要接续训练的结果3.2设置训练代码4.原理5.结束语1.配置环境操作系统：Ubuntu20.04CUDA版本：11.4Pytorch版本：1.9.0TorchVision版本：0.7.0IDE：PyCharm硬件：RTX2070S*22.问题描述在训练YOLOv5时由于数据集很大导致训练时间十分漫长，这期间Python、主机等可能遇到死机的情况，如果需要训练300个epoch但是训练一晚后发现在200epoch时停下是十分崩溃了，好在博主摸索到在yolov5中接续训练的方法了。3.解决方法首先直接上方法3.

Yolov5如何在训练意外中断后接续训练1.配置环境2.问题描述3.解决方法3.1设置需要接续训练的结果3.2设置训练代码4.原理5.结束语1.配置环境操作系统：Ubuntu20.04CUDA版本：11.4Pytorch版本：1.9.0TorchVision版本：0.7.0IDE：PyCharm硬件：RTX2070S*22.问题描述在训练YOLOv5时由于数据集很大导致训练时间十分漫长，这期间Python、主机等可能遇到死机的情况，如果需要训练300个epoch但是训练一晚后发现在200epoch时停下是十分崩溃了，好在博主摸索到在yolov5中接续训练的方法了。3.解决方法首先直接上方法3.

一前期工作 环境：python3.6，1080ti，pytorch1.10（实验室服务器的环境??） 1.设置GPU或者cpuimporttorchimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchvisiondevice=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")device2.导入数据importos,PIL,random,pathlibdata_dir='weather_photos/'data_dir=pathlib.Path(data_dir)prin

一前期工作 环境：python3.6，1080ti，pytorch1.10（实验室服务器的环境??） 1.设置GPU或者cpuimporttorchimporttorch.nnasnnimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchvisiondevice=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")device2.导入数据importos,PIL,random,pathlibdata_dir='weather_photos/'data_dir=pathlib.Path(data_dir)prin

　　深度学习中，当一块GPU不够用时，我们就需要使用多卡进行并行训练。其中多卡并行可分为数据并行和模型并行。具体区别如下图所示：　　由于模型并行比较少用，这里只对数据并行进行记录。对于pytorch，有两种方式可以进行数据并行：数据并行（DataParallel,DP）和分布式数据并行（DistributedDataParallel,DDP）。　　在多卡训练的实现上，DP与DDP的思路是相似的：　　1、每张卡都复制一个有相同参数的模型副本。　　2、每次迭代，每张卡分别输入不同批次数据，分别计算梯度。　　3、DP与DDP的主要不同在于接下来的多卡通信：　　DP的多卡交互实现在一个进程之中，它将一

　　深度学习中，当一块GPU不够用时，我们就需要使用多卡进行并行训练。其中多卡并行可分为数据并行和模型并行。具体区别如下图所示：　　由于模型并行比较少用，这里只对数据并行进行记录。对于pytorch，有两种方式可以进行数据并行：数据并行（DataParallel,DP）和分布式数据并行（DistributedDataParallel,DDP）。　　在多卡训练的实现上，DP与DDP的思路是相似的：　　1、每张卡都复制一个有相同参数的模型副本。　　2、每次迭代，每张卡分别输入不同批次数据，分别计算梯度。　　3、DP与DDP的主要不同在于接下来的多卡通信：　　DP的多卡交互实现在一个进程之中，它将一

?本篇内容：YOLOv5、YOLOv8首发改进最新主干FasterNet系列：最新CVPR2023顶会录用Backbone，为更快的神经网络追求更高的FLOPS，参数量计算量下降、FPS提高实测：??计算量、参数量下降、FPS提高????内含·改进源代码·，按步骤操作运行改进后的代码即可重点：???有同学已经使用这个FasterNet创新点分别在公开数据集和私有数据集改进做完实验：1.轻量化的效果下mAP是最高的，2.在参数量降低30%的情况下，涨点接近1%，降低参数量+有效涨点一步到位！！实测改进有效改进结构为博主原创结构，部分涨点效果反馈一览,只统计了一小部分????此论文为刚录用的CVP

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macm1,m2安装提供GPU支持的pytorch和tensorflowAnaconda安装测试Pytorch参考链接安装步骤安装Xcode创建conda环境测试加速效果注意Tensorflow参考链接安装步骤安装Xcode指定安装环境加速效果测试TheEndmacm1刚出的时候，各种支持都不完善。那时候要使用conda，只能选择miniconda。几年过去了，各种主流软件对macm1，m2的支持都已经非常完善了。比如Pytorch，正如官网所写：IncollaborationwiththeMetalengineeringteamatApple,weareexcitedtoannouncesu