yolov初步

YOLO系列:YOLOv5总结 2020年6月25日,Ultralytics发布了YOLOV5 的第一个正式版本,其性能与YOLO V4不相伯仲,同样也是现今最先进的对象检测技术,并在推理速度上是目前最强,yolov5按大小分为四个模型yolov5s、yolov5m、yolov5l、yolov5x。 阅读详情

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1.conda 安装参照https://www.jb51.net/article/211043.htm
2.然后发现pycocotool Windows不能安装
3.参照https://blog.youkuaiyun.com/qq_23499043/article/details/106925332
ok
4.安装本地torch
5.试验python detec.py 出现cannot open file

经过试验,发现确实未安装成功。经查询可能是版本安装不正确。
所以删除 conda remove -n yolov5 --alll重新安装。
重装过程中踩了pip的坑,重新安装了pip,加入环境变量,重装了python。后来莫名其妙的好了。
那么,开始了
1.conda create -n-yolov2 python=3.7
2. activate yolov2
3. pip3 install…
抄例子,见上文的步骤1
4.本地安装torch1.6 cpu版,并在https://link.zhihu.com/?target=https%3A//download.pytorch.org/whl/torch_stable.html下载了Torchvision0.7.0-cp37的版本
安装完成。
5.输入python
6…import torch正常
7…import torchvision正常
8.验证版本
print(torch.cuda.is_available())
false
9.print(torch.version) 出现module torch has no attribute _version
why?
python detect.py 出现can’t open file detect.py
why?

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YOLO-YOLOV5目标检测初步了解记录

新手学习yolov5中

学习中 440

YOLOv5初步认识

模型整体表现:你的 YOLOv5 模型训练非常健康,整体 mAP@0.5 达到 0.932,属于优秀水平,超参数设置合理,无过拟合问题,大部分类别检测效果极佳。核心短板left和right两个类别是模型的最大缺陷,极易混淆、误检、漏检,其次是样本量较少的redgree类。优化方向(对应之前的 10 个问题)1)对应问题 3:补充leftright类的样本,增加不同角度、光线、背景的标注数据,缓解样本不均衡;2)对应问题 4:给leftright类增加分类损失的权重,让模型更关注这两个类的学习;

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Yolov8的安装及初步使用

我们看这个文件夹的结构,它包括两个部分是images和labels,images放着训练集的图片,labels放这训练集的标签,注意images和labels里的文件名都得一样,本文都是train2017,如果需要放入测试集,可以在images和labels都放入test2017。我们用yaml来配置文件,这里我们调用官方的coco128文件来训练,下载好coco128文件后,我们打开文件的结构。接下来就可以使用Yolov8的相关功能,今天我们介绍的是如何使用Yolov8官方的模型,以及训练好自己的模型。

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【YOLO系列】YOLOv5架构初步学习

近日,本人开始忙于毕设,需要使用yolov5框架,于是着手开始学习本框架。本文章旨在记录对yolov5框架的学习经历与成果,方便本人后续的回顾与进步。在查阅资料过程中,偶遇站内大佬“路人贾'ω'”文章,遂作为参考学习。目录前言一、YOLOv5的网络结构二、输入端(1)Moasic数据增强(2)自适应锚框计算(3)自适应图片缩放三、Backbone(1)Focus模块(2)CSP结构四、Neck五、Head(1)Bounding box损失函数(2)NMS非极大值抑制六、训练策略。

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yolov5项目初步理解运行

上述程序代码中–cfg使用的模型配置文件MyDataSet/myyolov5s.yaml:只需要复制model/yolov5s.yaml代码,修改其中的nc数值即可,修改成当前使用数据集涉及的类别种类即可。数据集文件夹中一般包括images(图片)与label(标签)两部分,images与label中可包括train(训练集),valid(验证集)以及test(测试集)三部分数据。类别编号(从0开始的) 归一化后的目标框中心坐标(x,y) 目标框的宽w 目标框的高h。

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Kevin_Xie86的博客 1508
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