使用YOLOV5训练数据之后我们需要一些评判标准来告诉我们所训练的效果究竟如何。这时，YOLOV5给出了一个文件解决我们的问题。该文件在直接生成为runs文件，可理解记录一些运行时的日志信息。confusion_matrix.png(混淆矩阵)作为一种特定的二维矩阵，列代表预测的类别，行代表实际的类别。其对角线上的值表示预测正确的数量比例，非对角线元素则是预测错误的部分。混淆矩阵的对角线值越高越好，这表明许多预测是正确的。上图是对是否戴口罩进行训练，有图可以看出将一个图片分为了三个部分，分别是戴口罩，不戴口罩和backgroundFP。该图在每列上进行归一化处理。则可以看出戴口罩预测正确的概率
（一）前情这个工作已经有大佬用在自己的工程里了，他的帖子链接：https://blog.csdn.net/weixin_45829462/article/details/120372921但他的这个lite主要不是研究repvgg的，是做移动端的，但是里面加了这个repvgg他的代码链接：https://github.com/ppogg/YOLOv5-Lite/tree/ca7ed7ca0bb578fe6e5eaa777e84f661ad457e49我是看了看他的代码，然后把关于repvgg的地方加到了自己的yolov5-7.0中（但后续我没用seg去做训练，就正常训练）后续我还试着把rep-
最近打算自己完成一个无人驾驶汽车仿真运行的项目，因此记录一下过程，希望能帮助到需要搭建ROS仿真环境的人，主要参考了冰达机器人的课程，在B站上也有相关视频可以学习实现过程1.创建工作区2.gazebo绘制地图，并保存为.world文件3.urdf小车模型和xacro小车模型4.ros运行地图和小车模型5.查看传感器数据一、创建工作区mkdir-p~/catkin_ws/src/tutorials//创建文件夹cd~/catkin_ws/src/tutorialsmkdirlaunch//存放launch文件mkdirurdf//存放小车模型文件mkdirworld//存放地图文件一个简单的工作
检测算法作为深度学习的一种主要基础算法，一直吸引着广大的科研工作者。这里总结了一些常见的Loss，作为记录。目录1.BCEBlurWithLogitsLoss2.FocalLoss 3.QFocalLoss4.APLoss5.aLRPLoss6.RankSortLoss7.IOULossGIoUDIoU CIoU（CompleteIoUloss）EnhancedCompletedIoUEfficientIoULossαIoUSIoU 检测算法一般包含分类损失(区分目标类别的)，回归损失（回归坐标的），目标置信度（表示是否存在目标的，也是一个分类损失）。先说分类损失
文章目录前言一优化器二超参数参考前言一优化器机器学习的五个步骤：数据->模型->损失->优化器->迭代训练。我们通过前向传播的过程，得到了模型输出与真实标签的差异，我们称之为损失，有了损失，我们会进入反向传播过程得到参数的梯度，那么接下来就是优化器干活了，优化器要根据我们的这个梯度去更新参数，使得损失不断的降低。那么优化器是怎么做到的呢？该博主从三部分进行展开，首先是优化器的概念，然后是优化器的属性和方法，最后是常用的优化器。深度学习优化算法经历了SGD->SGDM->NAG->AdaGrad->AdaDelta->Adam->Nadam这样的发展历程。该博主详细告诉你这些算法是如何一步一步演
前言本人从一个小白，一路走来，已能够熟练使用YOLOv5算法来帮助自己解决一些问题，早就想分析一下自己的学习心得，一直没有时间，最近工作暂时告一段落，今天抽空写点东西，一是为自己积累一些学习笔记，二是可以为一些刚接触YOLOv5算法的小白们提供一些参考，希望大家看之前能够动动你的小手，给我点个关注，给文章点个赞，如果此文确实给你提供了帮助，希望你能在留言区打两个字个“此文有用！”，以此来让这篇文章获得更多的流量，让更多小白能够看到。YOLOv5那么多深度学习算法，为什么要用YOLOv5？我觉得很简单，因为YOLOv5快、YOLOv5火、YOLOv5流行啊，为什么不用YOLOv7、YOLOv8，
文章目录更新提醒：2023/04/01更新YOLOv7简介预训练权重（用不用？用哪个？）总结更新提醒：2023/04/01更新YOLOv7简介YOLOv7论文链接：YOLOv7:Trainablebag-of-freebiessetsnewstate-of-the-artforreal-timeobjectdetectors官方github代码链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7YOLOv7于2022.07发布，已被CVPR2023接收！此贴记录自己使用YOLOv7训练自己数据集时权重使用问题最后个人建议，能不用YOLOv7就别用！！！别用！！！别用！
1：ROS系统安装版本选择ROS目前主要支持Linux和MacOS系统，新发布的ROS2也支持Windows和RTOS系统。对ROS兼容性最好的当属Ubuntu系统。从ROS发布以来，每版的Ubuntu系统版本都有与之对应ROS版本的，每一版ROS都有其对应版本的Ubuntu版本，切记不可随便装。ROS和Ubuntu之间的版本对应关系:从图中看出Ubuntu20.04支持的ROS2版本为Foxy，可以从这个网站查看ROS2的各个发行版本的介绍信息。2：ROS2系统安装【ubuntu20.04】1）：设置编码UTF-8终端输入：locale图中看出确定支持UTF-8，无需设置。2):添加源##通
目录1SENet1.1SENet原理1.2 SENet代码(Pytorch)1.3 YOLOv5中加入SE模块 1.3.1 common.py配置1.3.2 yolo.py配置1.3.3创建添加RepVGG模块的YOLOv5的yaml配置文件2CBAM2.1CBAM原理2.2 CBAM代码(Pytorch)2.3 YOLOv5中加入CBAM模块 2.3.1 common.py配置2.3.2 yolo.py配置2.3.3创建添加CBAM模块的YOLOv5的yaml配置文件 3CA3.1CA原理3.2 CA代码(Pytorch)3.3 YOLOv5中加入CA模块 3.3.1 common.py配置
文章目录前言1.导航的相关启动和配置文件1.1demo01_gazebo.launch1.2nav06_path.launch1.3nav04_amcl.launch1.4nav05_path.launch1.5move_base_params.yaml1.6global_planner_params.yaml2.Astar路径规划算法解析2.1astar.h2.2astar.cpp参考文献前言 最近在学习ROS的navigation部分，写些东西作为笔记，方便理解与日后查看。本文从Astar算法入手，对navigation源码进行解析。PS:rosnavigation源码版本https
