YOLOv5白皮书
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YOLOv5简要介绍
ariesoary
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YOLOv5-C3模块实现-P8
本次学习了YOLOv5-C3模块，特别是BottleNeck模块。并尝试通过修改BottleNeck层数，将模型准确率提高了大约两个百分点。原创 2022-11-12 23:03:19 · 734 阅读 · 0 评论 -
YOLOv5-Backbone模块实现-P9
本次学习了YOLOv5-Backbone模块，它包括Conv模块、C3模块和SSPF模块。SSPF模块将经过Conv的x、一次池化后的y1、两次池化后的y2和3次池化后的self.m(y2)先进行拼接，然后再Conv提取特征。可以看出， SSPF模块没有改变特征图的通道数和尺寸，所以后续的4个输出能够在channel维度进行融合.原创 2022-11-20 18:14:41 · 586 阅读 · 0 评论 -
YOLOv5：yolov5s.yaml文件解读
本文简单解读了YOLOv5s.yaml文件原创 2022-12-10 20:52:02 · 924 阅读 · 0 评论 -
YOLOv5模型改进-Y6周
本次实验要修改两个模块，backbone模块和head模块。backbone模块需要去掉第七第八层，以后每一层的编号都发生了变化，还需要修改head模块的Detect层的参数。原创 2023-01-12 22:59:31 · 268 阅读 · 0 评论 -
YOLOv5：训练自己的数据集
本文用YOLOv5训练自己的数据原创 2022-12-09 21:46:50 · 512 阅读 · 0 评论 -
yolo.py 文件解读[Y5周]
yolo.py文件包括模型解析模块parse_model、计算shape模块Detect和模型搭建模块DetectionModel。需要注意的是，在common.py中添加新的模块,需要在parse_model模块里重新添加。原创 2022-12-26 13:10:43 · 1320 阅读 · 0 评论 -
YOLOv5：调用官方权重进行检测
本文跑通官网YOLOv5源码，并用自己的数据进行了测试。原创 2022-11-27 21:02:55 · 1958 阅读 · 0 评论 -
YOLOv5：commons.yaml文件解读
本文简单介绍了YOLOv5算法中 common.py文件，其中Conv、Bottleneck、C3很基础也很重要。原创 2022-12-19 14:09:09 · 809 阅读 · 0 评论