1.命令行参数介绍YOLOv7参数与YOLOv5差不多，我就直接将YOLOv5命令行参数搬过来了，偷个懒 --weights:初始权重--cfg:模型配置文件--data:数据配置文件--hyp:学习率等超参数文件--epochs:迭代次数-imgsz：图像大小--rect：长方形训练策略，不resize成正方形,使用灰条进行图片填充,防止图片失真--resume:恢复最近的培训,从last.pt开始--nosave:只保存最后的检查点--noval：仅在最后一次epochs进行验证--noautoanchor：禁用AutoAnchor--noplots：不保存打印文件--evolve：为x个
最近在学习yolov5分享一下学习经验一.torch环境配置：1.Anaconda安装 首先需要下载一个Anaconda来方便我们配置pytorch的环境Anaconda直接百度就可以找到官网并且下载 可以进入Anaconda的官网查询你想下载的版本对应的是哪个安装包，主界面进入后直接点击下方的GetAdditionalLinstallers 点进来之后会进入如下界面上面默认是最新版的Anaconda选择你对应的系统就能进行安装了 不过有的时候我们需要下载一些比较旧的版本的Anaconda， 在Anaconda的界面选择下面蓝框里的archive就会得到旧版本安装表的列表了 如果没有科学上网
最近在学习yolov5分享一下学习经验一.torch环境配置：1.Anaconda安装 首先需要下载一个Anaconda来方便我们配置pytorch的环境Anaconda直接百度就可以找到官网并且下载 可以进入Anaconda的官网查询你想下载的版本对应的是哪个安装包，主界面进入后直接点击下方的GetAdditionalLinstallers 点进来之后会进入如下界面上面默认是最新版的Anaconda选择你对应的系统就能进行安装了 不过有的时候我们需要下载一些比较旧的版本的Anaconda， 在Anaconda的界面选择下面蓝框里的archive就会得到旧版本安装表的列表了 如果没有科学上网
一、环境设置本文环境设置：Ubuntu(docker)pytorch-gpu1.远程Ubuntu新建一个新的docker容器以下命令是创建一个名称为torch_yolo的gpu容器。如果没有docker可省略。dockerrun-it-e/home/elena/workspace:/home/elena/workspace--gpusall--ipchost--nethost--nametorch_yolopytorch/pytorch:1.13.1-cuda11.6-cudnn8-devel/bin/bash更新并安装git,wget命令apt-getupdateapt-getinstall
一、环境设置本文环境设置：Ubuntu(docker)pytorch-gpu1.远程Ubuntu新建一个新的docker容器以下命令是创建一个名称为torch_yolo的gpu容器。如果没有docker可省略。dockerrun-it-e/home/elena/workspace:/home/elena/workspace--gpusall--ipchost--nethost--nametorch_yolopytorch/pytorch:1.13.1-cuda11.6-cudnn8-devel/bin/bash更新并安装git,wget命令apt-getupdateapt-getinstall
一、Yolov7介绍：yolov7网络由三个部分组成：input，backbone和head，与yolov5不同的是，将neck层与head层合称为head层，实际上的功能的一样的。对各个部分的功能和yolov5相同，如backbone用于提取特征，head用于预测。根据上图的架构图走一遍网络流程：先对输入的图片预处理，对齐成640*640大小的RGB图片，输入到backbone网络中，根据backbone网络中的三层输出，在head层通过backbone网络继续输出三层不同size大小的featuremap（以下简称fm），经过RepVGGblock和conv，对图像检测的三类任务（分类、前
一、Yolov7介绍：yolov7网络由三个部分组成：input，backbone和head，与yolov5不同的是，将neck层与head层合称为head层，实际上的功能的一样的。对各个部分的功能和yolov5相同，如backbone用于提取特征，head用于预测。根据上图的架构图走一遍网络流程：先对输入的图片预处理，对齐成640*640大小的RGB图片，输入到backbone网络中，根据backbone网络中的三层输出，在head层通过backbone网络继续输出三层不同size大小的featuremap（以下简称fm），经过RepVGGblock和conv，对图像检测的三类任务（分类、前
回顾一下YOLOv5Backbone：CSPDarkNet结构，主要结构思想的体现在C3模块，这里也是梯度分流的主要思想所在的地方；PAN-FPN：双流的FPN，但是量化还是有些需要图优化才可以达到最优的性能，比如cat前后的scale优化等等，这里除了上采样、CBS卷积模块，最为主要的还有C3模块；Head：Coupled Head+Anchor-base，YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv7都是Anchor-Base的Loss：分类用BEC Loss，回归用CIoU Loss。还有一个存在物体的置信度损失，总损失为三个损失的加权和 YOLOV8具体改进如下：Backbon
回顾一下YOLOv5Backbone：CSPDarkNet结构，主要结构思想的体现在C3模块，这里也是梯度分流的主要思想所在的地方；PAN-FPN：双流的FPN，但是量化还是有些需要图优化才可以达到最优的性能，比如cat前后的scale优化等等，这里除了上采样、CBS卷积模块，最为主要的还有C3模块；Head：Coupled Head+Anchor-base，YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv7都是Anchor-Base的Loss：分类用BEC Loss，回归用CIoU Loss。还有一个存在物体的置信度损失，总损失为三个损失的加权和 YOLOV8具体改进如下：Backbon
看完这篇你能学会什么？掌握根据yaml文件画出模型结构图的能力掌握根据模型结构图写yaml文件的能力掌握添加模块后写配置文件args参数的能力掌握修改模型配置文件的能力1.YOLOv5模型yaml文件解析模型尺寸（像素）mAPval50-95mAPval50推理速度CPUb1（ms）推理速度V100b1（ms）速度V100b32（ms）参数量(M)FLOPs@640(B)YOLOv5n64028.0
