YOLOv5

最新推荐文章于 2025-05-04 16:55:47 发布
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分类专栏： 视觉 文章标签： 深度学习
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【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 20万+
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）
深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解
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江南研习社
08-10 25万+
大白在之前写过《Yolov3&Yolov4核心基础知识的完整讲解》：https://blog.youkuaiyun.com/nan355655600/article/details/106246625/ 对Yolov4的相关基础知识做了比较系统的梳理，但Yolov4后不久，又出现了Yolov5，虽然作者没有放上和Yolov4的直接测试对比，但在COCO数据集的测试效果还是很可观的。 很多人考虑到Yolov5的创新性不足，对算法是否能够进化，称得上Yolov5而议论纷纷。 但既然称之为Yolov5，也有很多非常不
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。
目标检测算法YOLOv5简介
网络资源是无限的
05-04 2727
目标检测算法YOLOv5简介
Yolov5
weixin_41021342的博客
08-04 4585
以Yolov5模型结构
深度学习目标检测：YOLOv5实现车辆检测(含车辆检测数据集+训练代码)
AI吃大瓜的博客
12-05 9万+
YOLOv5实现车辆检测(含车辆检测数据集+训练代码)；机动车检测，车辆实时检测；车辆目标检测；Pytorch车辆检测
YOLOV5
weixin_44710924的博客
12-13 3万+
1、YOLOv5算法简介 YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示： 输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放； 基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构； Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN...
深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5&Yolox核心基础知识完整讲解
江南研习社
05-21 15万+
因为工作原因，项目中经常遇到目标检测的任务，因此对目标检测算法会经常使用和关注，比如Yolov3、Yolov4算法。 当然，实际项目中很多的第一步，也都是先进行目标检测任务，比如人脸识别、多目标追踪、REID、客流统计等项目。因此目标检测是计算机视觉项目中非常重要的一部分。 从2018年Yolov3年提出的两年后，在原作者声名放弃更新Yolo算法后，俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗。 在此，大白将项目中，需要了解的Yolov3、Yolov4系列相关知识点以及相关代码进行完整的汇总，希望和大家
yolov5
shajie的博客
08-21 2024
yolov5的细节
yolov5-7.0源码 yolov5-7.0-codeset.zip
04-22
yolov5-7.0源码 yolov5-7.0-codeset.zip； yolov5-7.0源码 yolov5-7.0-codeset.zip； yolov5-7.0源码 yolov5-7.0-codeset.zip； yolov5-7.0源码 yolov5-7.0-codeset.zip； yolov5-7.0源码 yolov5-7.0-codeset.zip； ...
yolov5吸烟检测数据集-yolov5抽烟识别检测数据集.zip
04-18
yolov5吸烟检测数据集-yolov5抽烟识别检测数据集.zip是一种用于训练和测试Yolov5模型的数据集，旨在识别和检测图像中的吸烟行为。该数据集包含了大量的图像样本，这些样本涵盖了各种吸烟场景，例如室内、室外、人群...
大作业05-YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频.zip
12-14
YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频 代码的下载地址在：https://gitee.com/song-laogou/yolov5-mask-42 大家可以按照这里的视频教程配置环境：...
写给小张呀
m0_49089298的博客
05-02 422
2022年5月2日 写给小张 嚣张的张，🤭 小张要快乐！
在深度学习中，什么是线性插值（linear interpolation）？
weixin_44649780的博客
04-30 528
线性插值是寻找两个点之间中间值的最基础方法之一，广泛应用于：数值计算计算机图形学机器学习和深度学习它的标准公式是：x0,x1∈Rn：两个向量或标量t∈[0,1]：插值系数（0 表示完全靠近 x0，1 表示完全靠近 x1​）它对应的是两个点之间的一条线段轨迹。线性插值就是“在两个已知点之间，按一定比例找到中间点”的方法，无论是图像、特征、模型参数，它都可以用来“平滑地过渡”。📢 想要了解更多内容，可在VX小程序搜索🔍AI Pulse,获取更多最新内容。
远程深度学习新环境配置流程
weixin_45668967的博客
04-30 346
下载并安装适合你系统的 Miniconda 版本。
卷积神经网络实战（2）
最新发布
weixin_55843921的博客
05-04 358
一开始conv1，第一层卷积层，去运算的时候，以前全连接的时候直接展平，现在是三维的，通道数是1（黑白照片），卷积的时候卷积核也是（1,3,3），但现在卷积核的尺寸实际上是立方体，虽然写的是2d，这是接口的这么一个设计，之所以是2d是因为在两个维度上进行移动（上下左右），不像以前的全连接是一维的必须展平。nn.MaxPool2d(2,2)，前面一个2代表池化核大小是2*2，后面的2代表步长。池化一次把图像尺寸减半。对于第二层卷积层，卷积核是(32,3,3)，这层的输入和输出的大小一样，作用是提取高层特征。
《解锁LibTorch：开启C++深度学习新征程》
zheng_ruiguo的专栏
04-30 725
LibTorch 作为 PyTorch 的 C++ 接口，凭借其独特的优势在深度学习领域占据了重要的一席之地。它不仅继承了 PyTorch 的动态计算图和自动求导机制，还充分发挥了 C++ 语言的高性能和低延迟特性，为深度学习的研究和应用提供了强大的支持。从功能特性上看，LibTorch 在张量操作、神经网络训练与推理、多平台支持以及与 Python 的互操作性等方面表现出色。其张量操作接口简洁高效，与 PyTorch 类似，方便开发者快速上手。
YOLOv5模型代码压缩包下载
yolo_v5.zip文件是一个包含YOLOv5（You Only Look Once version 5）全模型代码的压缩包。YOLOv5是一系列实时目标检测系统中的最新版本，由Joseph Redmon等人于2016年首次提出YOLO算法，经过不断的发展和迭代，已经...
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