YOLOv5知识点总结

最新推荐文章于 2025-03-30 22:40:55 发布
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文章标签： 深度学习 人工智能
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10个关于Yolo-v5神经网络的论文的创新点
Loving_enjoy的博客
10-18 583
**举例**：在检测一幅包含小动物（如松鼠）和大型建筑物的图像时，多尺度特征融合能够让模型同时利用到低层次特征中的松鼠的细节信息和高层次特征中的建筑物的语义信息，准确检测出这两种大小差异很大的目标。- **举例**：当目标的定位误差和分类误差对整体检测结果的影响不同时，优化的损失函数可以根据实际情况调整权重，使得模型在训练过程中更关注对检测结果影响更大的误差类型。- **举例**：在检测不同大小的物体，如小的交通标志和大的建筑物时，自适应锚框能够更好地适应目标的尺寸，从而提高检测的准确性。
【YOLO系列】YOLOv5超详细解读（源码详解＋入门实践＋改进）
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一文带你详细了解YOLOv5（含YOLO系列论文讲解+源码详解+入门实践+算法改进）
YOLO-v5创新点
2301_77578470的博客
10-12 759
这种多尺度的池化操作可以让模型更好地适应不同大小的目标，增强了模型对特征的提取能力。4. **数据处理与增强方面的创新**： - **自适应图片缩放**：在实际应用中，很多图片的长宽比不同，传统的缩放填充方式会导致两端的黑边大小不同，填充较多时存在信息冗余，影响推理速度。- **数据增强方法**：采用了马赛克（Mosaic）数据增强技术，将四张图片拼接为一张图片，变相地增大了一次训练的图片数量，让模型可以学习到更多的上下文信息，丰富了图像的场景，增强了模型的鲁棒性，同时也减少了对大批次训练数据的需求。
《深度学习》——YOLOv5详解
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will be blogging
03-30 2918
YOLOv5 是一种目标检测算法，属于 YOLO（You Only Look Once）系列的第5代版本。YOLOv5 是一个广泛使用的目标检测算法，它基于 YOLO（You Only Look Once）系列的思想，具有速度快、精度高的特点。它和YOLOv4的区别是v4是属于学术上的，而v5增加了工程上的使用。它在目标检测领域有着重要地位，结合了许多先进的技术，在速度和精度上取得了较好的平衡。主要特点。
YOLOv4/v5的创新点汇总！
qq_29462849的博客
07-07 6975
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨DarrenZhang来源丨灿视学长编辑丨极市平台导读本文详细总结了YOLOv4与YOLOv5的创新点。YOLOv4YOL...
【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进：融合高效轻量级网络结构GSConv，减轻模型复杂度的同时保持检测精度！（内含源代码，超详细改进代码流程）
弗兰-随风小欢的博客
12-20 7054
【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进：融合高效轻量级网络结构GSConv，减轻模型复杂度的同时保持检测精度！（内含源代码，超详细改进代码流程）
YOLO系列创新点集合
weixin_45303602的博客
02-04 2504
ReLU激活函数在很长一段时间都是最佳的神经网络激活函数，主要是由于其非饱和、稀疏性等优秀的特性，但是它也同样会产生神经元坏死的严重后果。而近年来人们使用NAS搜索技术找到的Swish激活函数效果非常好，但是问题是Swish激活函数是使用NAS技术暴力搜索出来的，我们无法真正解释Swish激活函数效果这么好的真正原因是什么？
基于yolov5算法的总结
04-18
下面将详细解释YOLOv5算法的关键知识点。 首先，YOLOv5作为一种单阶段的目标检测算法，与其他需要在多个不同阶段处理图像以获取目标位置和分类结果的算法相比，它在图像的单次传递中就完成了目标的定位与识别。这...
yolov5在flask部署网页支持在线上传预测图片与视频功能以及摄像头检测功能
10-30
以下将详细介绍实现这些功能的关键知识点。 **YOLOv5模型**：YOLO（You Only Look Once）是一种高效的实时目标检测算法，YOLOv5是其最新版本，由 Ultralytics 团队开发。它在速度和精度之间取得了良好的平衡，特别...
YOLOv5基础知识入门（2）— YOLOv5核心基础知识讲解
突然好想你
08-06 2970
YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，使检测性能得到更进一步的提升。本文将对YOLOv5检测算法的核心基础知识进行详细的解说，希望大家可以透彻的理解。
【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进实验：融合Global Context Block全局注意力机制，增强Backbone的特征提取能力，模型高效涨点！（超详细改进代码流程）
弗兰-随风小欢的博客
11-23 7837
Global Context Block结合C3，助力YOLOv5模型高效涨点！
改进YOLOv5：自研网络新结构，可作为创新点 | ALFNet YOLO | 创新必备
qq_44224801的博客
05-04 1112
提出了一种新的网络结构，名为ALFNet (Aggregated Lightweight Features Network)，该网络引入了LocalFeatureAggregator模块和LightweightMLP模块，以提高特征聚合能力和减轻计算负担。并嵌入到特征金字塔中，增强特征集中。
YOLOv8改进 | 主干篇 | 2024.5全新的移动端网络MobileNetV4改进YOLOv8（含MobileNetV4全部版本改进）
Snu77的博客
05-08 8538
本文给大家带来的改进机制是MobileNetV4，MobileNetV4是一种高度优化的神经网络架构，专为移动设备设计。它最新的改动总结主要有两点，采用了通用反向瓶颈（UIB）和针对移动加速器优化的Mobile MQA注意力模块（一种全新的注意力机制）。这些创新有助于在不牺牲准确性的情况下，显著提高推理速度和计算效率。MobileNetV4作为一种移动端的网络，其实它的论文中主要是配合蒸馏技术进行改进，大家可以搭配本专栏的蒸馏进行二次创新涨点。
深入解析yolov5，为什么算法都是基于yolov5做改进的？（一）
dont worry about it的博客
05-01 5万+
YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，它在YOLOv4的基础上引入了多项改进，显著提升了检测的速度和精度。YOLOv5的设计哲学是简洁高效，它有四个版本：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x，分别对应不同的模型大小和性能。YOLOv5的四个版本（s,m,l,x）——YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x，它们之间的主要区别在于模型的深度和宽度，即模型的复杂度和性能。下面是各个版本的具体区别：可以看到每个模型对应的大小速度检测性能都有差距。
YOLOv5创新改进: 小目标 |新颖的多尺度前馈网络(MSFN) | 2024年4月最新成果
04-03 971
多尺度前馈网络创新十足，抢先使用
目标检测论文解读复现之十六：基于改进YOLOv5的小目标检测算法
m0_70388905的博客
11-23 8322
针对目标检测中小目标误检、漏检及特征提取能力不足等问题，提出一种基于改进YOLOv5的小目标检测算法。
YOLOv5网络结构解析
dont worry about it的博客
05-06 5万+
YOLO（You Only Look Once）系列作为目标检测领域的重要算法，以其速度快、性能好而著称。YOLOv5是该系列的最新版本，它在保持YOLO一贯的简洁高效特点的同时，进一步优化了算法性能。本文将深入探讨YOLOv5的实现细节，包括其基础组件和关键实现步骤。
yolov5原理详解 (涉及内容：Yolov5框架，各组件分析，特征融合是怎么实现的？yolov5的具体特征融合方式等)
分享计算机视觉，C++，网络摄像头研发，音视频开发，嵌入式等知识。
09-25 4万+
大小的输入图片 4 个像素分别取 1 个（类似于邻近下采样）形成新的图片，这样 1 个通道的输入图片会被划分成 4 个通道，每个通道对应的 WH 尺寸大小都为原来的 1/2，并将这些通道组合在一起。以 Yolov5s 的结构为例，原始 640x640x3 的图像输入 Focus 结构，采用切片操作，先变成 320×320×12 的特征图，再经过一次 32 个卷积核的卷积操作，最终变成 320×320×32 的特征图。最后，输出端是模型预测的结果，包括每个目标的类别和其对应的边界框坐标等信息。
YOLOv8改进 | 注意力机制 | 添加适用于遥感图像的LSKblock注意力——【完整代码】
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yolov8，yolov8改进，遥感图像
yolov5创新点
03-27
尽管当前提供的引用并未直接提及 YOLOv5 的具体细节，但从公开的研究成果和技术文档中可以总结出 YOLOv5 的一些核心特性和改进方向。以下是关于 YOLOv5 创新点的具体描述： #### 1. **模块化设计** YOLOv5 使用了一...
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