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原创 清晰、幽默、轻松地深入理解YOLOv5网络结构和一些细节（查阅无数资料文献总结）
最近的一篇关于YOLOv5检测小目标博客的点击量很高，没想到YOLOv5在现在还是很有影响力的。既然这样，今天本人就本着幽默、清晰、轻松的风格带大家深入了解一下YOLOv5那倾倒众生的网络结构，和它较之其他算法的改进之处。还是一句话，希望我的不经意之谈能够帮助到各位，如果感兴趣可以收藏一下，有任何问题欢迎下方评论，我会倾尽全力解答的呦！1.YOLOv5简介2.YOLOv5的网络结构（个人绘制，如有转载，还请声明，铁粉除外哈哈）3.YOLOv5的前世今生以及来世4.一些需要强调的基本细节知识（
2022-05-22 16:04:24
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原创 yolov5小目标检测-提高检测小目标的检测精度
本次分享的就是最近刚刚发布的基于企业开发需要而产生的yolov5（因为相关论文还没有发表，所以本文不过分讲解其中原理，可自行了解；只对具体的实现操作和部署进行分享）。以下会详细介绍yolov5的下载安装和使用技巧以及如何使用自己的数据集进行小目标的检测工作。
2022-04-15 22:41:14
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原创 【即插即用完整代码】CVPR 2025 川大：序列洗牌注意力，高效聚合信息，快速涨点，发表论文！
【即插即用完整代码】CVPR 2025 川大：序列洗牌注意力，高效聚合信息，快速涨点，发表论文！
2025-03-29 18:00:00
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原创 【即插即用完整代码】CVPR 2025 自适应矩形卷积模块，快速涨点，发表论文！
【即插即用完整代码】CVPR 2025 自适应矩形卷积模块，快速涨点，发表论文！
2025-03-28 17:43:33
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原创 【即插即用完整代码】ACCV 2024 基于小波变换的通道Mamba块，捕获全局信息，快速涨点，发表论文！
【即插即用完整代码】ACCV 2024 基于小波变换的通道Mamba块，捕获全局信息，快速涨点，发表论文！
2025-03-23 17:30:00
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原创 【即插即用完整代码】新方法归一化空间与通道注意力，无额外参数，轻量且高效，超越CBAM，快速涨点，发表论文！
【即插即用完整代码】新方法归一化空间与通道注意力，无额外参数，轻量且高效，超越CBAM，快速涨点，发表论文！
2025-03-22 05:30:00
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原创 【即插即用完整代码】arXiv 2025 轻量级双分支Mamba卷积，提取全局和局部信息，快速涨点，发表论文！
【即插即用完整代码】arXiv 2025 轻量级双分支Mamba卷积，提取全局和局部信息，快速涨点，发表论文！
2025-03-16 05:30:00
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原创 【即插即用完整代码】ICML 2024 重参数化BatchNorm，可直接替换现有归一化方法，快速涨点，发表论文！
【即插即用完整代码】ICML 2024 重参数化BatchNorm，可直接替换现有归一化方法，快速涨点，发表论文！
2025-03-12 17:30:00
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原创 【即插即用完整代码】IEEE 2024 双池化时序注意力模块DPTAM，即插即用，即用即涨点！
【即插即用完整代码】IEEE 2024 双池化时序注意力模块DPTAM，即插即用，即用即涨点！
2025-02-21 12:25:50
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原创 【即插即用完整代码】AAAI 比SE少64倍参数，性能不减！即插即用的TiedSE和TiedBlockConv！
【即插即用完整代码】AAAI 比SE少64倍参数，性能不减！即插即用的TiedSE和TiedBlockConv！
2025-02-09 13:36:03
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原创 【即插即用完整代码】Elsevier 2023 轻量级多维协作注意力Mult-Collaborative-Attention，模型快速涨点，发表论文！
【即插即用完整代码】Elsevier 2023 轻量级多维协作注意力Mult-Collaborative-Attention，模型快速涨点，发表论文！
2025-01-27 17:30:00
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原创 【即插即用完整代码】最新的局部特征提取能力和全局特征建模能力~ICLR MobileViTAttention！
【即插即用完整代码】最新的局部特征提取能力和全局特征建模能力~ICLR MobileViTAttention！
2025-01-26 17:34:53
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原创 【即插即用完整代码】ICLR 2024 递归泛化自注意力RG-SA，低成本捕获全局空间信息！模型快速涨点，发表论文！
【即插即用完整代码】ICLR 2024 递归泛化自注意力RG-SA，低成本捕获全局空间信息！模型快速涨点，发表论文！
2025-01-24 17:30:00
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原创 【即插即用完整代码】最新多模态条件注意力模块TabAttention，快速发表论文，模型快速涨点!
【即插即用完整代码】最新多模态条件注意力模块TabAttention，快速发表论文，模型快速涨点!
2025-01-22 17:30:00
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原创 【即插即用完整代码】AAAI 2025 分组通道自注意力G-CSA，全局信息聚合，模型快速涨点，发表论文！
【即插即用完整代码】AAAI 2025 分组通道自注意力G-CSA，全局信息聚合，模型快速涨点，发表论文！
2025-01-21 05:30:00
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原创 【即插即用完整代码】arXiv 2025 卷积加法自注意力CASAtt，轻量且高效，快速发表论文！
【即插即用完整代码】arXiv2025卷积加法自注意力CASAtt，轻量且高效，模型快速涨点！
2025-01-20 12:55:35
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原创 【即插即用完整代码】AAAI 2025 新型风车形卷积PConv，大感受野，可替换标准卷积！
【即插即用完整代码】AAAI 2025 新型风车形卷积PConv，大感受野，可替换标准卷积！
2025-01-17 11:46:56
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原创 【即插即用完整代码】ICCV 2023无偏快速傅里叶卷积UFFConv，有效地捕获频率信息！
【即插即用完整代码】ICCV 2023无偏快速傅里叶卷积UFFConv，有效地捕获频率信息！
2025-01-15 16:43:35
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原创 【即插即用完整代码】NeurIPS 2024显著提高分割性能！语义和空间自适应的分类器SSA-Seg！
【即插即用完整代码】NeurIPS 2024显著提高分割性能！语义和空间自适应的分类器SSA-Seg！
2025-01-09 11:24:20
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原创 【即插即用完整代码】AAAI 2024，Conv-Former注意力模块，用卷积实现Transformer效果！
【即插即用完整代码】AAAI 2024，Conv-Former注意力模块，用卷积实现Transformer效果！
2025-01-06 21:55:30
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原创 【即插即用完整代码】CVPR 2024部分单头注意力SHSA，分类、检测和分割SOTA！
【即插即用完整代码】CVPR 2024部分单头注意力SHSA，分类、检测和分割SOTA！
2025-01-06 21:28:05
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原创 【即插即用附完整代码】2024最新多头注意力模块MOH，快速论文、模型涨点！
背景与动机：传统的多头注意力机制（Multi-Head Attention）是Transformer模型的核心组件，广泛应用于自然语言处理和计算机视觉任务中。尽管多头注意力通过使用多个注意力头提高了模型的准确度，但并非所有注意力头都同等重要。一些研究表明，许多注意力头可以被剪枝而不影响模型的准确度。方法介绍：作者提出了Mixture-of-Head（MoH）注意力机制，将注意力头视为Mixture-of-Experts（MoE）机制中的专家。
2025-01-04 23:09:00
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原创 【即插即用】快速发论文Vision Permutator，CV模型涨点起飞了呀！
本文提出了一种名为Vision Permutator的新型MLP（多层感知机）类架构，用于视觉识别任务。该架构通过分别沿高度和宽度维度编码特征表示，捕获长距离依赖关系，同时保留精确的位置信息。与依赖于空间卷积或注意力机制的模型不同，Vision Permutator在不依赖这些机制的情况下，仅使用25M可学习参数就在ImageNet上达到了81.5%的Top-1准确率，优于大多数CNN和视觉Transformer模型。
2025-01-01 15:23:51
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原创 【即插即用】语音模型-简化版自注意力机制SSAN，涨点起飞了！
本文介绍了一种简化的自注意力（SSAN）层，用于基于Transformer的端到端语音识别系统。该方法通过引入FSMN记忆块来替代传统Transformer模型中的投影层，以形成查询和键向量，从而减少模型参数并保持识别性能。
2024-12-29 22:29:37
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原创 【即插即用】金字塔压缩注意力模块EPSA，CV模型轻松涨爆点！！
本文提出了一种新型的轻量级且有效的注意力方法，名为Pyramid Squeeze Attention (PSA)模块。通过在ResNet的瓶颈块中替换3x3卷积，得到了一种新的表示块，称为Efficient Pyramid Squeeze Attention (EPSA)。EPSA块可以作为即插即用组件添加到已建立的骨干网络中，显著提高模型性能。基于此，本文开发了一种简单高效的骨干架构EPSANet，通过堆叠这些ResNet风格的EPSA块构建。
2024-12-27 15:36:56
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原创 【即插即用】CVPR2023傅里叶自注意力模块，轻量且高效捕捉长距离依赖关系！CV模型涨点疯了！
本文提出了一种基于频域的高效Transformer方法，通过元素乘积操作代替空间域中的矩阵乘法来估计scaled dot-product attention，从而降低复杂度。我们开发了一种高效的频域自注意力求解器（FSAS），它利用快速傅里叶变换（FFT）在频域中估计Fq和Fk之间的相关性，从而避免了空间域中的复杂矩阵乘法。未来的工作将探索该方法在其他图像处理任务中的应用。在GoPro数据集上的比较显示，我们的方法生成的去模糊图像具有更高的PSNR和SSIM值，并且视觉效果更佳。
2024-12-23 17:17:52
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原创 【亲测成功】MMagic实现Basicsr的最全教程和所有问题
递归结构是视频超分辨率任务的常用框架选择。这 最先进的方法 BasicVSR 采用具有特征对齐的双向传播，可有效地 利用整个输入视频中的信息。在这项研究中，我们通过提出二阶 网格传播和流导可变形对齐。我们表明，通过赋予循环框架 增强的传播和对齐，可以利用未对齐视频中的时空信息 框架更有效。新组件可在类似的计算下提高性能约束。特别是，我们的型号BasicVSR++ 在 PSNR 方面比 BasicVSR 高出 0.82 dB，具有相似数量的 参数。
2024-11-26 18:12:05
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原创 不同Linux主机之间，复制Conda环境【最详细教程】
Note: 如果你的新环境中存在了同名环境，需要先删除。4、最后一步在你的新系统/设备上进行复制皆可以了。2、选择你要复制的环境，并激活这个环境。3、为这个oldenv生成配置环境文件。如下图，会把所有的环境list出来。2、创建新环境，并把老环境复制过去。1、查看所有现存的CONDA环境。复制成功的结果如下所示。
2024-09-03 10:15:49
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原创 YOLO算法中遇到字体Arial.ttf问题（两种成功解决办法）
本人根据自己的摸索共计总结了以下几点（亲测可用）。所谓通用的方法就是出现什么问题解决问题。既然是下载不了，那就想办法下载。找到plot.py文件，大约在64行左右。将下面的代码注释掉，完事。
2023-12-25 20:33:29
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原创 YOLO系列算法在实际项目中的运用
此外，在医疗、农业等领域中，YOLO算法也有广泛的应用。例如，在医疗领域中可以用于胃镜息肉检测、药品表面缺陷检测、CT医疗图像检测等；在农业领域中可以用于病虫害检测、成熟度检测、生育期检测等。在作用方面，YOLO算法主要用于识别和定位图像或视频中的目标物体，它可以应用于多个领域，如自动驾驶、视频监控和安防、工业质检、零售和物流等。YOLO（You Only Look Once）算法在AI领域目标检测方向的优势主要体现在速度、精度和效果上。
2023-12-24 15:31:34
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原创 干货-YOLOv5检测烟火
在人力无法及时发现火灾的情况下，火势可能迅速扩散，造成不可挽回的损失。因此，及时发现火灾并采取有效的救援措施至关重要。：利用计算机视觉技术可以及时发现火灾，缩短火灾发现时间，为消防救援部门提供更多的救援时间。：利用计算机视觉技术可以及时发现火灾，采取相应的救援措施，减少人员伤亡和财产损失。：利用计算机视觉技术可以实现火灾自动检测，减少人工巡检成本，提高检测效率。：利用计算机视觉技术可以实现自动化火灾检测，极大地提高火灾检测的效率。：利用计算机视觉技术可以对火灾数据进行分析，提供火灾防控的技术支持。
2023-03-27 10:25:54
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原创 纯代码干货-Python基于YOLOv5的车辆检测并计数
以上代码片段演示了如何使用YOLOv5模型进行车辆检测，并在检测结果上绘制边界框并输出车辆数量。你可以根据实际需求调整检测函数的参数，比如置信度阈值和重叠度阈值，以及绘制边界框的样式和标签。同时，你也可以扩展这个脚本，实现批量处理图片或视频，输出更详细的统计信息，或者将检测结果存储到数据库或文本文件中。首先，你需要安装YOLOv5，可以通过官方文档了解安装步骤和相关依赖。接着，你需要准备训练好的车辆检测模型和测试图片或视频。
2023-03-22 21:48:16
2876
原创 YOLOV5摔倒检测识别
一、摔倒检测的实际意义摔倒检测是一种人工智能技术，可用于监测和识别可能发生在老年人、幼儿、体育运动员等群体中的摔倒事件。在实际应用中，摔倒检测技术可以帮助本文：及时发现摔倒事件：通过监测设备和传感器，及时发现摔倒事件，可以避免因为无人发现而导致的延误，降低了发生意外事件的风险。及时提醒：在发现摔倒事件后，通过及时的提醒和报警，可以使相关人员快速做出应对，尽快进行救援和处理，从而最大限度地减少意外事件造成的伤害。预防意外事故。
2023-03-10 14:48:25
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原创 YOLOV5-模型轻量化的一些常见方法
知识蒸馏是一种有效的模型压缩技术，它可以通过将一个大的模型的知识迁移到一个小的模型中，来减少模型的大小和计算量。具体来说，可以将一个大的Yolov5模型的知识迁移到一个小的Yolov5模型中，从而获得一个轻量化的Yolov5模型。此外，YOLOv5还可以适应不同的设备，如CPU、GPU、TPU等，可以在不同的硬件平台上实现高效的目标检测。总的来说，YOLOv5是一个非常优秀的目标检测算法，具有更快的训练速度、更高的精度、更小的模型体积和更广泛的应用场景，可以为实际应用带来更多的价值。
2023-02-18 07:54:15
11666
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原创 YOLOV5 添加注意力机制，以添加ECAttention为例（系列）
总述：在yolov5的网络结构中添加相关的注意力机制已经不是什么新鲜的事儿了，各种新奇的注意力机制近年来也是层出不穷，当然，选择什么类型的注意力机制、采取什么分布规范的数据集以及将注意力机制添加在网络的什么位置都会或多或少地对结果如P\R\mAP等产生好的、坏的影响，这里的确是一千个读者有一千个哈姆雷特，接下来从代码的角度讲详细的介绍如何在主干网络中添加ECA注意机制。最后祝大家多发SCI!欢迎讨论，有问题直接评论区！看到我会第一时间解答，同时也欢迎各位积极讨论！
2022-12-24 10:53:21
2854
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原创 YOLOv5区域入侵检测【附完整代码以及视频演示】
基于yolov5框架修改的。可以自己定义需要检测的区域，采用的权重文件是官方版本的yolov5s.pt。增加了本地摄像头检测、处理帧率的显示、以及检测的种类及其数量进行输出表示。
2022-08-06 16:35:18
13177
48
原创 cv2.putText(frame, “FPS:“+str(fps), (5, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 0, 255), 2)
今天给大家分享一个简单快速在cv2的可视化窗口生成文字的方法，只需要一行代码即可实现，简单快捷。需要你们的点赞关注支持，老样子，代码以开源。注意一点这个函数的第二个位置默认传入的是字符串类型，要注意传入的数据类型匹配或者强制转换成String类型。基于姿势估计的检测方法，大家可以自行阅读我另一篇博客，这里主要介绍如何在cv2调出的窗口界面添加文字。下面就以最近在做的基于姿势估计的人员摔倒为例，给大家展示一下。......
2022-07-20 14:49:25
876
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原创 成功版Cuda10.2+Cudnn8.0+Anaconda3+Pytorch1.7.1+Windows10
最简单版成功配置Cuda10.2+Cudnn8.0+Anaconda3+Pytorch1.7.1+Windows10
2022-07-01 11:39:02
725
2
原创 成功解决：AttributeError: module ‘scipy.misc’ has no attribute ‘imwrite’
成功解决：AttributeError: module ‘scipy.misc’ has no attribute 'imwrite’
2022-06-15 10:30:39
559
IXI超分辨率图像数据预处理
2024-08-18
MRI数据集切片python代码
2024-08-18
小目标数据集 资源中txt提供了百度网盘下载链接，直接下载即可
2023-03-29
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