忆如完整项目/代码详见github：https://github.com/yiru1225（转载标明出处勿白嫖starforprojectsthanks）目录系列文章目录一、实验综述1.实验工具及及内容2.实验数据3.实验目标4.实验步骤二、ML/DL任务综述与模型部署知识补充1.ML/DL任务综述2.模型部署知识补充二、预训练模型知识补充与本地部署实践1.任务与模型简介1.1任务简介1.2模型简介2.本地部署实践2.1DL模型的框架选择2.2模型定义2.3模型训练2.4本地部署三、其他部署方式实践1.基于CNN的手写数字识别Web网页部署1.1Flask简介1.2Web网页部署实践2.基
YOLO系列又双叒更新！只能说，YOLO系列发展地真快，已经有点跟不上了！YOLOv1-YOLOv8系列回顾YOLOv1：2015年JosephRedmon和AliFarhadi等人（华盛顿大学）YOLOv2：2016年JosephRedmon和AliFarhadi等人（华盛顿大学）YOLOv3：2018年JosephRedmon和AliFarhadi等人（华盛顿大学）YOLOv4：2020年AlexeyBochkovskiy和Chien-YaoWang等人YOLOv5：2020年Ultralytics公司YOLOv6：2022年美团公司YOLOv7：2022年AlexeyBochkovski
这个图是有点问题的，在GiraffeNeckV2代码中只有了5个FusionBlock（图中有6个）https://github.com/tinyvision/DAMO-YOLO/blob/master/damo/base_models/necks/giraffe_fpn_btn.py代码中只有5个CSPStage所以我自己画了一个总体图，在github上提了个issue，得到了原作者的肯定Ithinkthepicturesinyourpaperarenotrigorousinseveralplaces·Issue#91·tinyvision/DAMO-YOLO·GitHub 想要看懂Nec
【注】：本文为YOLOv5、YOLOX、YOLOv6、YOLOv7模型结构图，作图软件为drawio。因精力有限暂时不做结构的详细阐述和具体的代码讲解，后续有机会再做补充。如有需要可以查阅其他博主的文章了解学习。【另】：希望模型结构图可以帮助到有需要的人，如模型中有错误的地方，欢迎批评指正！YOLOv5模型结构图YOLOv5在（n,s,m,l,x）这几个版本的模型网络结构都是一样的，只不过会在每个子模块中采用不同的深度depth_multiple和宽度width_multiple参数。例如下图所示，对于YOLOv5s中的depth_multiple参数为0.33，即在YOLOv5s这个版本模型
💡更多改进内容📚可以点击查看：YOLOv5改进、YOLOv7改进、YOLOv8改进、YOLOX改进原创目录🏆💡本篇内容：YOLOv5、YOLOv7改进新型解耦头TSCODE｜全网首发最新更新，创新性Max，即插即用检测头｜用于目标检测的特定任务上下文解耦头，助力YOLOv7目标检测器高效涨点！@CSDN芒果汁没有芒果重点：全网首发最新YOLO结合新型解耦头TSCODE：新颖的特定任务的上下文解耦头机制思想🚀🚀🚀即插即用💡🚀🚀🚀附YOLO+改进源代码，按步骤操作运行改进后的代码即可该论文2023年3月最新的论文：适合用来作为比较新颖的改进点，助力检测器涨点,本文将其用在YOLO检测器上作为改进点
YOLO系列论文精读YOLOV11）实现2）详细解读总结YOLOV2/90001）Better：2）Faster：3）Stronger：总结YOLOV3YOLOV41）Bagoffreebies：2）Bagofspecials：补充：NMS非极大值抑制NMS（非极大抑制）：Soft-NMS（柔性非极大抑制）:基本思想：采用预定义候选区，粗略覆盖图片整个区域，找到粗略候选区，再使用RCNN的边框回归调整到更接近真实的boundingbox（one-stage）基本结构：【卷积+池化】+【dense+dense】，最后一层输出激活函数使用线性函数（预测boundingbox需要数值型）YOLO与R
YOLO系列概述（yolov1至yolov7）参考：睿智的目标检测53——Pytorch搭建YoloX目标检测平台YoloV7yolo的发展历史首先我们来看一下yolo系列的发展历史，yolov1和yolox是anchorfree的方法，yolov2，yolov3，一直到yolov7是anchorbase的方法。首选我们来回顾下每个版本的yolo都做了些什么yolov1是将416∗416416*416416∗416的图片，分成了7∗77*77∗7的网格，每个网格默认回归两个object，也就是最终预测一个长度为SS(B*5+C)的向量，这里s=7,b=2s=7,b=2s=7,b=2，c是cla
一：数据集下载原官方数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1P_CeSIpJIYSA1dykmFhgYw提取码：7f4g处理完成数据集（每10帧取一张）嫌麻烦可以直接使用我处理完的链接：https://pan.baidu.com/s/1OV5m4lcYmPVkXOOGuqUmXg提取码：93m0包含训练集8639张，验证集2231张，已按照yolo训练格式放置，即下即用！二：处理标注文件先处理标注文件，UA-DETRAC提供的标注文件格式是VOC格式，需要先转为XML格式，然后再将每个XML文件转为YOLO文件。下面提供两个代码，只需要修改文件放置目录1.将VOC转为XM
YOLO是最先进的目标检测模型之一。目标检测问题相比分类问题要更加复杂，因为目标检测不仅要把类别预测正确，还要预测出这个类别具体在哪个位置。我将目标识别的评估指标总结为两部分，一部分为预测框的预测指标，另一部分为分类预测指标。预测框的预测指标——IOU（交并比）预测框的准确率用IOU来反映。交并比是目标检测问题中的一项重要指标，它在训练阶段反映的是标注框与预测框的重合程度，用于衡量预测框的正确程度。 如上图所示，绿色框为标注框，是在标注数据集时人为标注的框；红色框为预测框，是训练的模型预测出的预测框；中间的橙色区域则为两个框的重合区域。而判断这个模型预测框预测的准不准，就要看IOU了。 如上
yolov3网络结构图：Yolov3的三个基本组件：（1）CBL：Yolov3网络结构中的最小组件，由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。（2）Resunit：借鉴Resnet网络中的残差结构，让网络可以构建的更深。（3）ResX：由一个CBL和X个残差组件构成，是Yolov3中的大组件。每个Res模块前面的CBL都起到下采样的作用，因此经过5次Res模块后，得到的特征图是608->304->152->76->38->19大小。其他基础操作：（1）Concat：张量拼接，会扩充两个张量的维度，例如26×26×256和26×26×512两个张量拼接，结果是26×26×768。
