《芒果改进YOLO系列进阶指南》目录💡该教程为芒果改进YOLO进阶指南专栏，属于《芒果书》📚系列，包含大量的原创首发改进方式,所有文章都是全网首发原创改进内容🚀CSDN博客独家更新出品：专栏详情🔎：芒果改进YOLO进阶指南重点：有不少同学反应和我说已经在自己的数据集上有效涨点啦！！🔥🔥🔥，包括COCO数据集也能涨点，而且网络结构都是首发原创更新的,写的人不多✅专栏内容有疑问的可以主动私信我，(因为每天主动私信次数只有5次，所以没法一一私聊大家)✅下面链接为《芒果改进YOLO进阶指南》专栏内容，还在持续更新中…✅所以敲重点：专栏持续更新中✅每篇博客均为原创内容，内含理论部分以及多种改进全部源代码

前言一、判断是否有Nvidia(英伟达显卡)二、CPU版2.1安装Anaconda2.2创建虚拟环境2.3安装pytorch2.4验证pytorch是否安装成功三、GPU版3.1安装Anaconda3.2创建虚拟环境3.3CUDA的准备工作3.4安装pytorch3.4.1conda安装法（不推荐）3.4.2pip安装法（推荐）3.5验证pytorch是否安装成功四、pycharm安装与配置因为我之前安装环境花费了不少时间，也是网上搜了很多，想着自己写一个帮助大家快速安装，少走弯路，快速开启深度之路。一、判断是否有Nvidia(英伟达显卡)下面我以我的台式电脑windows10系统为例第一步：

目录一、强化学习的主要构成二、基于python的强化学习框架三、gym四、DQN算法1.经验回放2.目标网络五、使用pytorch实现DQN算法1.replaymemory2.神经网络部分3.Agent4.模型训练函数5.训练模型一、强化学习的主要构成        强化学习主要由两部分组成：智能体（agent）和环境（env）。在强化学习过程中，智能体与环境一直在交互。智能体在环境里面获取某个状态后，它会利用该状态输出一个动作（action）。然后这个动作会在环境之中被执行，环境会根据智能体采取的动作，输出下一个状态以及当前这个动作带来的奖励。智能体的目的就是尽可能多地从环境中获取奖励。二、

目录1.工件缺陷数据集介绍 1.2数据集划分通过split_train_val.py得到trainval.txt、val.txt、test.txt   1.2通过voc_label.py得到适合yolov8训练需要的2.训练结果对比 2.1 华为诺亚2023极简的神经网络模型VanillaNet---VanillaBlock助力检测，实现暴力涨点 2.2 MobileViTAttention助力小目标检测🏆🏆🏆🏆🏆🏆🏆Yolov8成长师🏆🏆🏆🏆🏆🏆🏆🍉🍉进阶专栏Yolov8魔术师：http://t.csdn.cn/fUzZ7🍉🍉✨✨✨魔改网络、复现前沿论文，组合优化创新🚀🚀🚀小目标、遮挡物、难

作者：禅与计算机程序设计艺术深度学习的发展和应用极大的促进了计算机视觉、自然语言处理等领域的快速发展。近年来，随着计算能力的不断提升和互联网的飞速发展，许多公司都希望利用深度学习技术解决各种复杂的问题。比如，在工业界，自动驾驶、目标检测等问题都将会受到更加深刻的关注；而在学术界，深度学习已经成为研究热点，例如图像分类、文本生成、机器翻译、强化学习等方面。但是如何有效地利用多GPU进行深度学习任务的训练，是一个非常重要的课题。本文将介绍PyTorch中多GPU训练的基本方法和技巧。2.基本概念术语说明GPU图形处理器（GraphicsProcessingUnit，简称GPUs）是指由集成电路板上

目录第一步：下载YOLOv5代码，并配置环境，测试一下是否有无环境问题第二步：数据集格式的转换与划分第三步：修改配置文件，准备训练第一步：下载YOLOv5代码，并配置环境，测试一下是否有无环境问题yolov5_5.0源代码开源地址：1.源代码下载后右击选择PyCharm打开，等待一会，会弹出一个要你配置环境的对话框，关掉它，我们自己配置环境。配置环境：点击【文件】->【设置】->【Python解释器】，选择相应的环境【我的是：pytorch】配置要有个一两分钟，等待一下2.找到【detect.py】，右击运行，报错如下:原因：没有放权重文件进去，下载地址：权重地址解决方法：下载后放到项目文件中

目录Mask-RCNN概述训练自己数据步骤工具Labelme标注数据源码需要改动地方训练之后的测试结果Mask-RCNN概述MaskR-CNN是一种广泛应用于目标检测和图像分割任务的深度学习模型，它是由FasterR-CNN（一种快速目标检测模型）和MaskR-CNN（一种实例分割模型）组成的。MaskR-CNN将FasterR-CNN中的RPN和RoIPooling层替换成了RPN和RoIAlign层，以实现像素级的图像分割，能够同时检测出多个对象，并对每个对象进行像素级的分割。MaskR-CNN的主要思路是在FasterR-CNN的基础上增加一个分支网络，即Mask分支，该分支网络可以对检

一、具体介绍timm是一个PyTorch原生实现的计算机视觉模型库。它提供了预训练模型和各种网络组件，可以用于各种计算机视觉任务，例如图像分类、物体检测、语义分割等等。timm的特点如下：PyTorch原生实现：timm的实现方式与PyTorch高度契合，开发者可以方便地使用PyTorch的API进行模型训练和部署。轻量级的设计：timm的设计以轻量化为基础，根据不同的计算机视觉任务，提供了多种轻量级的网络结构。大量的预训练模型：timm提供了大量的预训练模型，可以直接用于各种计算机视觉任务。多种模型组件：timm提供了各种模型组件，如注意力模块、正则化模块、激活函数等等，这些模块都可以方便地

池化操作零、池化操作一、MaxPool：最大池化1）MaxPool1d（1）调用方式（2）参数解析：一般我们只需要设置kernel_size和stride，其他保持即可。（3）实例2）MaxPool2d（1）调用方式（2）参数解析（3）实例二、AvgPool：平均池化1）AvgPool1d（1）调用方式（2）实例2）AvgPool2d（1）调用方式（2）实例三、AdaptiveMaxPool：自适应最大池化1）AdaptiveMaxPool1d（1）调用方式（2）实例2）AdaptiveMaxPool2d（1）调用方式（2）实例四、AdaptiveAvgPool：自适应平均池化1）Adapti

YOLOv7训练预测一、数据集准备二、环境配置三、训练2.1train.py2.2训练代码运行2.3训练参数说明(`train.py`)三、检测3.1测试代码运行3.2检测参数说明(`detect.py`)预测结果：一、数据集准备数据集的准备包括数据集适配YOLO格式的重新分配以及相应配置文件的书写，此处可查看博主的TT100K2yolo的重新分配博文，该文章包括数据集划分，配置文件书写，以及最终的数据集层级目录组织，可以直接提供给下一步进行训练。需要注意的是数据集的yaml文件有一点不一样：YOLOv7中么有图中红色框中的path路径，注释掉即可。二、环境配置可参考博主YOLOv5的环境部署