之前介绍了YOLO-V1~V4版本各做了哪些事以及相较于之前版本的改进。有的人或许会想“直接学习最近版本的算法不好吗”，在我看来，每一个年代的版本/算法都凝聚着当年学术界的智慧，即便是它被淘汰了也依旧有值得思考的地方，或是可以使我们对后续算法的改进/提出的缺点有更深的理解，进而“凝百家之长”真正开出道花结出道果有自己的感悟。V4出现后，紧接着V5版本就出现了，相比于之前版本，V5出现时没有论文去介绍它怎么做的。V5像是把V4做了更好的实现，即思想算法上没有太大的变化，更像是一个“实际的偏工程的项目”。直到如今YOLO-V5也十分经典。本文与前几篇主讲算法不同，本文教大家如何下载和使用YOLO-
之前介绍了YOLO-V1~V4版本各做了哪些事以及相较于之前版本的改进。有的人或许会想“直接学习最近版本的算法不好吗”，在我看来，每一个年代的版本/算法都凝聚着当年学术界的智慧，即便是它被淘汰了也依旧有值得思考的地方，或是可以使我们对后续算法的改进/提出的缺点有更深的理解，进而“凝百家之长”真正开出道花结出道果有自己的感悟。V4出现后，紧接着V5版本就出现了，相比于之前版本，V5出现时没有论文去介绍它怎么做的。V5像是把V4做了更好的实现，即思想算法上没有太大的变化，更像是一个“实际的偏工程的项目”。直到如今YOLO-V5也十分经典。本文与前几篇主讲算法不同，本文教大家如何下载和使用YOLO-
由于实习公司需要使用到旋转目标的检测，所以这几天学习了相关知识，并找了许多资料，饶了许多的弯路。下面记录下项目的整个实现过程。我参考的是以下几位博主：DOTAv2遥感图像旋转目标检测竞赛经验分享（SwinTransformer+Anchorfree/based方案）-知乎小鸡炖技术的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili首先，先为该项目创建一个虚拟环境VS2015pytorch1.6.0（其他版本也可以进行尝试）torchvision0.7.0（其他版本也可以进行尝试）其中这个VS2015，17，19版本都可以，但是pytorch和torchvision必须是要求的版本 ，不然可能会出错 这里试
由于实习公司需要使用到旋转目标的检测，所以这几天学习了相关知识，并找了许多资料，饶了许多的弯路。下面记录下项目的整个实现过程。我参考的是以下几位博主：DOTAv2遥感图像旋转目标检测竞赛经验分享（SwinTransformer+Anchorfree/based方案）-知乎小鸡炖技术的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili首先，先为该项目创建一个虚拟环境VS2015pytorch1.6.0（其他版本也可以进行尝试）torchvision0.7.0（其他版本也可以进行尝试）其中这个VS2015，17，19版本都可以，但是pytorch和torchvision必须是要求的版本 ，不然可能会出错 这里试
一.训练数据集准备 YOLOv8的训练数据格式与YOLOv5的训练数据格式一致，这一部分可以进行沿用。之前博文有发布VOC标注格式转YOLO标注格式的脚本，有需要可以查看。二.项目克隆 YOLOv8项目文件可以直接去github上下载zip文件然后解压，也可以直接Git克隆。项目官方地址三.训练前准备 这一部分首先保证机子上安装好了深度学习环境（可以跑YOLOv5就行）。 下一步用Pycharm打开YOLOv8项目，打开项目的终端，输入pipinstall-rrequirements.txt 到这里。如果按照官方的操作指南需安装ultralyti
一.训练数据集准备 YOLOv8的训练数据格式与YOLOv5的训练数据格式一致，这一部分可以进行沿用。之前博文有发布VOC标注格式转YOLO标注格式的脚本，有需要可以查看。二.项目克隆 YOLOv8项目文件可以直接去github上下载zip文件然后解压，也可以直接Git克隆。项目官方地址三.训练前准备 这一部分首先保证机子上安装好了深度学习环境（可以跑YOLOv5就行）。 下一步用Pycharm打开YOLOv8项目，打开项目的终端，输入pipinstall-rrequirements.txt 到这里。如果按照官方的操作指南需安装ultralyti
文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5数据集准备5.1数据标注简介5.2数据保存6模型训练6.1修改数据配置文件6.2修改模型配置文件6.3开始训练模型7实现效果7.1图片效果7.2视频效果7.3摄像头实时效果8最后0前言🔥Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！🔥对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大
文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5数据集准备5.1数据标注简介5.2数据保存6模型训练6.1修改数据配置文件6.2修改模型配置文件6.3开始训练模型7实现效果7.1图片效果7.2视频效果7.3摄像头实时效果8最后0前言🔥Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！🔥对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大
在前两篇博客中我分析了YOLOv7的模型结构以及训练数据的准备。这里将对损失函数的代码进行分析。在train.py中，我们可以看到以下的代码是进行损失值计算的if'loss_ota'notinhyporhyp['loss_ota']==1:loss,loss_items=compute_loss_ota(pred,targets.to(device),imgs)#lossscaledbybatch_sizebreakelse:loss,loss_items=compute_loss(pred,targets.to(device))#lossscaledbybatch_size因为在超参数中定义
在前两篇博客中我分析了YOLOv7的模型结构以及训练数据的准备。这里将对损失函数的代码进行分析。在train.py中，我们可以看到以下的代码是进行损失值计算的if'loss_ota'notinhyporhyp['loss_ota']==1:loss,loss_items=compute_loss_ota(pred,targets.to(device),imgs)#lossscaledbybatch_sizebreakelse:loss,loss_items=compute_loss(pred,targets.to(device))#lossscaledbybatch_size因为在超参数中定义
