一.前言上篇文章已经写了yolov5的基础用法，这篇文章主要是将我对yolov5模型的修改，用于实现对屏幕进行实时监测识别并将鼠标移动到人体指定位置的功能，改动的代码不是很多，我尽量说的详细一些。二.代码部分2.1大概思路大概思路就是在预测文件上，也就是detect.py这个文件中提供了一种实时监控屏幕并给予坐标框的功能，甚至给出了展示实时监控屏幕的画面功能，我们只需要实现它并在它的基础上做一些改动就可以了（下面每一段文字解释的都是文字下面的图片）2.2更改参数传递基础解析：已知的是yolov5模型官方提供了多种source来源，可以是文件，url，照片，视频，屏幕等格式，监控屏幕就要用到所给
代码分析：头文件#include//文件#include//流#include#include//深度学习模块-仅提供推理功能#include//图像处理模块#include//媒体的输入输出/视频捕捉/图像和视频的编码解码/图形界面的接口命名空间usingnamespacecv;usingnamespacednn;usingnamespacestd;结构体Net_configstructNet_config{ floatconfThreshold;//置信度阈值 floatnmsThreshold;//非最大抑制阈值 floatobjThreshold;//对象置信度阈值 stringmod
1.计算机视觉中的注意力机制一般来说，注意力机制通常被分为以下基本四大类：通道注意力ChannelAttention空间注意力机制SpatialAttention时间注意力机制TemporalAttention分支注意力机制BranchAttention1.1.CBAM：通道注意力和空间注意力的集成者轻量级的卷积注意力模块，它结合了通道和空间的注意力机制模块论文题目：《CBAM:ConvolutionalBlockAttentionModule》论文地址： https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf上图可以看到，CBAM包含CAM（ChannelAttention
前言因为一次竞赛接触了jetsonnano和yolov5，网上的资料大多重复也有许多的坑，在配置过程中摸爬滚打了好几天，出坑后决定写下这份教程供大家参考事先声明，这篇文章的许多内容本身并不是原创，而是将配置过程中的文献进行了搜集整理，但是所有步骤都1:1复刻我的配置过程，包括其中的出错和解决途径，但是每个人的设备和网络上的包都是不断更新的，不能保证写下这篇文章之后的版本在兼容性上没有问题，总之提前祝大家好运！参考来源：https://blog.csdn.net/weixin_45454706/article/details/110346822?utm_medium=distribute.pc_
文章目录一、Yolov5网络结构1.1Input1.2Backbone1.2.1Conv模块1.2.2C3模块1.2.3SPPF模块1.3Neck1.4Head1.4.1head1.4.2目标框回归1.4.3目标的建立1.4.4NMS（Non-MaximumSuppression）二、损失函数2.1分类损失2.2置信度损失2.3定位损失Locationloss参考文献yolov5于2020年由glenn-jocher首次提出，直至今日yolov5仍然在不断进行升级迭代。Yolov5有YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四个版本。文件中，这几个模型的结构基本一样，不同的
芒果改进YOLOv8系列：改进特征融合网络BiFPN结构，融合更多有效特征在这篇文章中，将BiFPN思想加入到YOLOv8结构中该版本为高效简洁版，涨点多、还速度快（实际效果反馈）本篇博客不占用高阶专栏的总篇数计划中文章目录一、BiFPN论文理论二、效果反馈（涨点）三、代码部分YOLOv5+BiFPNYOLOv8+BiFPN应之前群友的要求，加一个《补充篇》，仅仅是补充一下一、BiFPN论文理论EfficientDet:Scal
20230329更新官方的源代码中，训练的时候将rect开启，即可进行长方形训练同时也会进一步降低训练时的显存。 Imagesz只需要设置图像最大尺寸即可，在dataload中，读取图像时候会进行判断处理， 在load_image过程中，会将图像等比例缩放比如原图为1280*640。输入的imagesize为1280的话，则读取的图像为1280*640，输入的imagesize为640的话，则读取的图像为640*320 但是需要注意开始Rect后不会再对图像进行mosaic的增强，如果实在需要的话可以参考原来的长方形训练（下面的文章进行更改） 长方形图像训练：Step1: 修改训练图片的尺
文章目录YOLO系列算法改进方法|目录一览表一、注意力机制添加方法二、网络轻量化方法三、优化损失函数四、非极大值抑制五、“Transformer+CNN”结构六、特征融合方式改进七、优化锚框生成八、激活函数改进九、空间金字塔池化层改进💡魔改YOLO系列算法，助力涨点，助力科研。通过添加注意力机制SE/CBAM/CoordAtt/ECA/SimAM/CrissCrossAttention/SKAttention/GAMAttention/S2-MLPv2/NAM等；网络轻量化方法通过更换主干特征提取网络为MobileNetV3/ShuffleNetV2/EfficientNetv2/Ghostn
YOLOv8项目推理从CPU到GPU1.运行测试2.查看Pytorch版本3.安装CUDA4.安装cuDNN5.安装PyTorch7.查看结果#YOLOv8项目推理从CPU到GPUYOLOv8入坑出坑，Nvidia显卡可用，ATI等其它显卡直接跳过划走！！！接YOLOv8代码调试运行实战1.运行测试运行E:\AI\yolo\yolov8\ultralytics-main\ultralytics\yolo\v8\detect\predict.py结果如下图，用CPU进行推理。2.查看Pytorch版本进入yolov8虚拟环境：condaactivateyolov8查看Pytorch版本：pipl
学习深度学习有些时间了，相信很多小伙伴都已经接触图像分类、目标检测甚至图像分割(语义分割)等算法了，相信大部分小伙伴都是从分类入门，接触各式各样的Backbone算法开启自己的炼丹之路。但是炼丹并非全是Backbone，更多的是各种辅助代码，而这部分公开的并不多，特别是对于刚接触/入门的人来说就更难了，博主当时就苦于没有完善的辅助代码，走了很多弯路，好在YOLOv5提供了分类、目标检测的完整代码，不同于目标检测，因数据集不同，对应的数据辅助代码也不兼容，图像分类就不会有这方面的影响，只需要更换下模型，设置下输出类即可。可谓相当的成熟，学者必备！！！官方代码：https://github.com
