YOLOV5的代码和改进学习

最新推荐文章于 2025-06-17 09:33:42 发布
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该系列博客深入探讨了YOLOV5和YOLOX两种目标检测算法的实现细节。通过提供的链接，读者可以了解代码基础知识，并学习到具体的改进方法。博客涵盖了YOLOV5的优化技巧和YOLOX的创新之处，为开发者提供了实战指导。

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YOLOV5的代码和改进学习

代码和基础知识
https://zhuanlan.zhihu.com/p/172121380

共3篇 包括具体的改进方法和代码
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44119362/article/details/120319656

yolox的方法
https://zhuanlan.zhihu.com/p/393955749

【YOLO系列】YOLOv5超详细解读（源码详解＋入门实践＋改进）
路人贾的博客
03-03 22万+
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）
yolov5及其算法改进
m0_38113054的博客
12-27 2413
YOLOv5 是一个基于 Anchor 的单阶段目标检测，其主要分为以下 5 个阶段：1、输入端：Mosaic 数据增强、自适应Anchor计算、自适应图像缩放；2、Backbone：提取出高中低层的特征，使用了 CSP 结构、SPPF、SiLU 等操作；3、Neck：使用 FPN+PAN 结构，将各层次的特征进行融合，并提取出大中小的特征图；4、Head：进行最终检测部分，在特征图上应用 Anchor Box，并生成带有类别概率、类别得分以及目标框的最终输出向量；
YOLOV5算法改进及其现实应用
05-01
YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实应用 YOLOV5算法改进及其现实
yolov5改进（自用）
m0_67006148的博客
09-26 2266
1）打开models文件夹中的common.py文件2）将下面的CBAMC3代码复制粘贴到common.py文件中。
YOLOv5 改进点总览：轻量化、高精度的背后有哪些魔改？
最新发布
guoguozgw的博客
06-17 1229
改进方向内容是否论文提出是否开源实现主干网络❌ 第三方提出✅ Ultralytics 实现Neck 结构PANet❌ 第三方提出✅ Ultralytics 实现Head 结构✅ Ultralytics 设计✅ 实现损失函数CIoU + BCE✅ 官方实现✅ 实现数据增强✅ 官方实现✅ 实现标签分配SimOTA（大模型）✅ 引用 YOLOX 方法✅ 实现自动锚框AutoAnchor 聚类✅ 官方实现✅ 实现推理优化。
目标检测算法——YOLOv5改进|增加小目标检测层
热门推荐
加勒比海带66——【YOLO魔法搭配&论文投稿咨询】
06-01 5万+
1.YOLOv5算法简介YOLOv5主要由输入端、Backone、Neck以及Prediction四部分组成。其中：(1) Backbone：在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络。(2) Neck：一系列混合和组合图像特征的网络层，并将图像特征传递到预测层。(3) Head： 对图像特征进行预测，生成边界框和并预测类别。检测框架：2.原始YOLOv5模型 若输入图像尺寸=640X640，# P3/8 对应的检测特征图大小为80X80，用于检测大小在8X8以上的目标。# P4/16对应的检测
YOLOv5改进 | 主干网络 | ODConv + ConvNeXt 增强目标特征提取能力
kay_545
07-02 2470
yolov5改进，ConvNeXt，yolov5
YOLOv5改进（CONTEXT AUGMENTATION MODULE，CAM）
eagleflying_cau的博客
06-10 1942
方法（a）是加权融合，方法（b）是自适应融合 ，即假设输入的大小可以表示为（bs，C，H，W），可以通过执行卷积运算来获得（bs，3，H，W）的空间自适应权重连接和Softmax。三个通道与三个输入一一对应，通过计算加权和，可以将上下文信息聚合到输出，方法（c）是做concatenation，例：a = np.array([[1,2],[3,4]]),b =np.arrat([[5,6]]),c=np.concatenate((a,b)),c=array([1,2],[3,4],[5,6]).
深度学习-yolov5源代码
01-02
**深度学习-yolov5源代码详解** Yolov5是YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法的最新版本，它在前几代的基础上进行了优化，提升了目标检测的速度和准确性。Yolo系列以其实时性、高效性和相对简单的网络结构...
基于YOLOv5实现人脸识别改进（源码+图片+说明文档）.rar
04-15
1、资源内容：基于yolov5-face改进（完整源码+说明文档+数据）.rar 2、代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计和毕业...
改进YOLOv5-添加Bifpn
11-15
YOLOv5是一种高效的目标检测框架，以其快速的检测速度和优秀的性能而受到广泛关注。在YOLOv5的7.0版本中，我们可以通过添加...总的来说，通过对YOLOv5进行这样的改进，我们可以获得一个更强大且适应性更强的检测模型。
改进yolov5 的口罩和安全帽佩戴人工智能检测识别算法.pdf
07-10
改进yolov5 的口罩和安全帽佩戴人工智能检测识别算法.pdf
YOLOv5改进（CoordConv）
eagleflying_cau的博客
06-11 1240
2.将CoordConv加到models/yolo.py的parse_model中。（1）将下面代码放到models/commen.py中。2.改进策略，在原有卷积上增加了i、j坐标。3.构建yaml文件。
YOLOv5算法改进--通过yaml文件添加注意力机制【附代码】
z240626191s的博客
09-21 5112
以往的算法改进中，网络结构一般直接是用代码写好的，个人感觉这样的方式其实更利于算法的改进，更简单明了。但也有很多算法，比如v5，YOLOR，YOLOV7等等，是用yaml文件进行模型的定义，然后通过函数读取模型，如果你需要，增添自己的想法，通过修改yaml是不易的，但在实际中这又是不可避免的。因此本文章将以YOLOv5 6.0为例，在yaml中添加注意力机制来改进网络。本文将在yolov5s结构中插入通道注意力机制SENet为例。
YOLOV5改进（DCN）
eagleflying_cau的博客
06-07 1231
（False,True,True,True）可以看出其对DCN的使用和PP-YOLO类似就是后面三个卷积替换成DCN。（3）更换.yaml中backbone的C3。（四个block替换后三个block）（2）在models/yolo.py中的解析模型中增加C3_DCN。（1）将下方代码复制到models/commen.py中。（2）Cascade-RCNN中对DCN的使用。（1）PP-YOLO使用DCN的方法。可以看出只是将最后一层卷积换成DCN。（3）为什么要使用可变形卷积。
关于YOLOV5改进
qq_51810827的博客
03-25 491
由于第一次训练的数据大部分由电脑虚拟SD生成，如下图所示： 现在多往训练数据中添加一些马路上落石的真实数据。 修改后训练的效果如下图： 灰色是训练前。 蓝色是训练后。 发现二者精确率，召回率，map的值不相上下，但我们放在实际真实场景去推理的时候发现，有些石头无法被检测出来，或置信度非常低。 yolov5的网络架构图解打开model文件夹下的common.py 在yolo.py文件中添加CBAMC3模块 在yaml文件中增加CBAM 以上文件修改以后都别忘记保存，接下来直接运行。同理先修改common
yolov5 改进技巧详解
@bangbang的博客
03-23 1335
本文以的代码进行讲解yolov5的改进技巧。
改进的yolov5
小嘤熊的博客
11-06 1850
为证明BottleNeckCSP 的局限性，通过修改信息路径，引入了一种新的称为 N-CSP 的功能块，减少主干中N-CSP块的数量，调整网络参数，提高计算速度。该模块结合局部和全局特征来最大化特征图的表达能力，扩展了骨干网络的感受野，并将最重要的上下文特征分离为大小目标检测。，导致特征信息丢失。因此，该模块提高了网络准确定位目标的学习能力，特别是小对象，同时以最小的计算成本增加保持快速检测速度。，一个在FPN的自顶向下路径中，另一个在PANet的自底向上路径中，用于集成不相邻和多层次特征。
YOLOV5改进-Focal-EIoU
qq_69854365的博客
08-09 2889
回归通过确定(梯度信号)损失函数减小的方向，梯度是损失函数关于参数的导数，它表示了损失函数在参数空间中的变化率。损失函数是描述模型预测结果与真实标签（ground truth）之间的关系。通过计算损失函数对参数的梯度，我们可以确定梯度的方向，并沿着负梯度方向更新参数，使得损失函数逐步减小。回归loss主要有两种loss函数，ln​-norm函数和IoU-based函数IoU-based函数中的四个loss。
yolov5代码做改进容不容易
07-27
然而，如果你想对Yolov5进行更深入的改进，例如修改网络结构、优化损失函数、添加新的功能等，可能需要更高级的计算机视觉和深度学习知识，并且需要对代码进行更多的修改和调试。 总的来说，Yolov5代码的改进的难易...
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