目录一、前言1、项目介绍2、图片测试效果展示二、项目环境配置1、pytorch安装（gpu版本和cpu版本的安装)2、pycocotools的安装3、其他包的安装三、yolov8/yolov7/yolov5+CRNN-中文车牌识别、车牌关键点定位、车牌检测算法1、yolov8算法介绍2、CRNN算法介绍3、算法流程设计4、代码使用四、自己训练的步骤1、下载数据集2、修改路径3、开始训练五、车牌识别、检测自建数据集六、训练曲线等介绍七、资源获取(yolov8/yolov7/yolov5版本均可提供)一、前言本项目通过yolov8/yolov7/yolov5+CRNN训练自己的数据集，实现了一个车

一、pytorch环境配置和yolov8源码安装首先你需要配置好pytorch环境，本文不再详细阐述，若未配置好环境，可以参考：https://blog.csdn.net/weixin_43507693/article/details/109015177安装yolov8可参考：https://blog.csdn.net/weixin_44120785/article/details/128681117二、下载AndroidStudioAndroidStudio官网链接：https://developer.android.google.cn/自行配置AS环境（网上很多相关教程，如果没弄好，欢迎提

yolov5获取漏检图片脚本获取样本分数在0.05到0.38直接的样本。#YOLOv5byUltralytics,GPL-3.0licenseimportargparseimportjsonimportosimportsysimporttimefrompathlibimportPathimportcv2importnumpyasnpimporttorchimporttorch.backends.cudnnascudnnfrommask_classimportMask50_Clsfrommodels.Pelee_v2_newimportPelee_Classfrommodels.vovnetim

Confusionmatrix以这种形式给出矩阵的值gtclass1gt_{class1}gtclass1​gtclass2gt_{class2}gtclass2​gtclass3gt_{class3}gtclass3​backgroundFPpredclass1pred_{class1}predclass1​predclass2pred_{class2}predclass2​predclass3pred_{class3}predclass3​backgroundFN若是分类的完美，则应当只有对角线是高峰，其余都是0（除了最后一行和最后一列）.根据GitHub上的讨论，background也被

 “过去都是假的，回忆是一条没有归途的路，以往的一切春天都无法复原，即使最狂热最坚贞的爱情，归根结底也不过是一种瞬息即逝的现实，唯有孤独永恒。”  🎯作者主页：追光者♂🔥        🌸个人简介： 💖[1]计算机专业硕士研究生💖 🌿[2]2023年城市之星领跑者TOP1(哈尔滨)🌿 🌟[3]2022年度博客之星人工智能领域TOP4🌟 🏅[4]阿里云社区特邀专家博主🏅

💡💡💡本文全网独家改进：提出了一种新颖的多尺度滑窗注意力机制，有效的应用在遥感影像和小目标场景，实现涨点。  收录YOLOv5原创自研https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.html💡💡💡全网独家首发创新（原创），适合paper！！！💡💡💡2024年计算机视觉顶会创新点适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络！！！💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以设计魔改网络，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss等）进行魔改，实现创新

一、本文介绍本篇文章的内容是在大家得到一个改进版本的C2f一个新的注意力机制、或者一个新的卷积模块、或者是检测头的时候如何替换我们YOLOv8模型中的原有的模块，从而用你的模块去进行训练模型或者检测。因为最近开了一个专栏里面涉及到挺多改进的地方，不能每篇文章都去讲解一遍如何修改，就想着在这里单独出一期文章进行一个总结性教程，大家可以从我的其它文章中拿到修改后的代码，从这篇文章学会如何去添加到你的模型结构中去。YOLOv8专栏：YOLOv8改进有效涨点专栏->持续复现各种最新机制本文的讲解举例都以最新的YOLOv8的目录结构为例，老版本的其实方法都一样只是目录构造不一样找到同样的文件名即可。 适

一、PyTorch加载数据初认识Dataset:提供一种方式去获取数据及其label如何获取每一个数据及其label总共有多少的数据Dataloader:为后面的网络提供不同的数据形式数据集在编译器中导入Datasetfromtorch.utils.dataimportDataset可以在jupyter中查看Dataset官方文档：help(Dataset)或者Dataset？？二、Dataset类代码实战将数据集复制到项目中，命名为dataset，右键拷贝路径。在pycharm中的控制台运行：（注意：粘贴完拷贝的路径后需要加上""表示转义字符，共有两个斜杠，否则会报错）输入img.show(

0、TD3算法原理简介详见笔者前一篇实践强化学习_06_pytorch-TD3实践(BipedalWalkerHardcore-v3)1、CarRacing环境观察及调整ActionSpaceBox([-1.0.0.],1.0,(3,),float32)ObservationSpaceBox(0,255,(96,96,3),uint8)动作空间是[-1~1,0~1,0~1]，状态空间是96×96×396\times96\times396×96×3的图片。1.1图片裁剪及跳帧环境初始的时候有40-50帧是没有意义的，可能还会影响模型训练。同时图片下面黑色部分也是没有太多意义，所以可以直接对图片截

pytorch踩坑在pytorch中，如果你定义了没用的组件，同样也会影响你的模型(我也不知道从哪里影响的)，看一个例子def_make_layer(self,block,planes,blocks,stride=1,dilate=False):norm_layer=self._norm_layer#downsample=Noneprevious_dilation=self.dilationifdilate:self.dilation*=stridestride=1#ifstride!=1orself.inplanes!=planes:#downsample=layer.SeqToANNCon