YOLOv5复现（论文复现）

最新推荐文章于 2025-02-14 18:50:19 发布
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YOLOv5复现（论文复现）

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文章目录

    • YOLOv5复现（论文复现）
        • 概述
        • 模型结构
        • 正负样本匹配策略
        • 损失计算
        • 数据增强
        • 使用方式
          • 训练
          • 测试
          • 验证
          • Demo

概述

YOLOv5是由Ultralytics公司于2020年6月开源的目标检测模型，具有轻量化、易用性和高性能等特点，在不同的硬件平台上提供了很好的速度和性能平衡，凭借其优秀的实时性和准确性在工业、安防、无人驾驶和许多其他领域都有广泛的应用。YOLOv5是YOLO系列中最受欢迎的工作之一，但就其整体架构而言，YOLOv5可以看作是YOLOv4的“精心调教”版，通过对YOLOv4的网络结构、优化器超参、数据预处理超参、损失函数超参等多个超参数调优，使得YOLOv5的性能要远远优于YOLOv4，但整体架构仍旧延续了YOLOv4的Backbone+SPP+PaFPN+Head的结构，并无较大的改动。从结构上来看，YOLOv5仍采用了YOLOv4的CSPDarkNet结构，设计了width因子和depth因子来对模型做缩放，从而构建出了N/S/M/L/X等不同的模型尺度&#x

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基于YOLOv5的药品包装检测系统设计与实现
m0_52343631的博客
03-12 364
在制药行业，药品包装是药品生产和流通的重要环节。药品包装的完整性和正确性直接影响药品的安全性、有效性和市场合规性。通过引入基于深度学习的药品包装检测系统，可以在生产线上实现高效、准确的自动化检测，从而大幅提升检测效率和准确性，降低生产成本和不良率。本文提出了一种基于YOLOv5的药品包装检测系统，系统具备高效、准确的检测能力，可在药品生产线上实现实时监测。：通过严格的质量控制，提升企业在市场中的竞争力。：在药品包装检测中，小标签、小文字检测能力突出。：YOLOv5体积小，支持在嵌入式设备上运行。
基于Pytorch的YoLoV5 backbone 复现(上)
`or 1 or 不正经の泡泡
05-26 1354
文章目录前言V5 数据增强 前言 通过昨天和今天的努力终于是把Yolo系列的论文搞完了，大体的流程，残差的设定都差不多了，包括里面的anchor,正样本，darknet53，里面的损失函数，正样本之类的设定基本上流程是搞懂了，相关的内容也在做整理，现在是进入编码阶段。因为未来的话还是需要使用yolo去整合其他的神经网络去实现我想要的功能。前天晚上加昨天上午，也是从头开始去看看了这个复旦大学的一个和公开课16小时，课程体系和吴恩达的有点像，只是没有吴恩达细致，开拓了不少视野。还发现了一个贼有意思的玩意hopf
深度学习经典论文（十一）YOLOv5
UHL1107的博客
04-21 1万+
注：借鉴整理，仅供自学，侵删 YOLOv5学习总结（持续更新）
论文精读——YOLOv5
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2402_83980685的博客
04-13 1万+
论文题目：YOLOv5
目标检测网络：YOLOv5 模型复现
悠眠小虫的博客
05-19 1314
这种方法使得图像的宽度和高度减半，实现二倍下采样，同时保留空间信息。随后，卷积操作进一步提取特征，生成具有更高通道数的特征图，这些特征图在空间分辨率上是原始图像的一半，但在通道维度上是原始图像的四倍。以YOLOv5s为例，原始的640× 640×3的图像输入Focus结构，采用切片操作，先变成320× 320×12的特征图，再经过一次卷积操作，最终变成320 ×320× 32的特征图。原始缩放尺寸是416*416，都除以原始图像的尺寸后，可以得到0.52，和0.69两个缩放系数，选择小的缩放系数。
yolov5剪枝复现
epic_Lin的博客
01-14 1813
1、github 本项目基于tanluren/yolov3-channel-and-layer-pruning实现，将项目扩展到yolov5上。 项目的基本流程是，使用ultralytics/yolov5训练自己的数据集，在模型性能达到要求但速度未达到要求时，对模型进行剪枝。首先是稀疏化训练，稀疏化训练很重要，如果模型稀疏度不够，剪枝比例过大会导致剪枝后的模型map接近0。剪枝完成后对模型进行微调回复精度。 yolov5_prune：GitHub - ZJU-lishuang/yolov5_prune
yolov5快速复现（超快云服务器部署）
qq_57290048的博客
11-05 473
进入github官网搜索yolov5(网址：https://github.com/ultralytics/yolov5)如下图红框所示：进入界面如下图所示，点击右上角绿色Code，选择下载压缩包：本文使用云平台开发，系统为Linux，环境配置简单，显卡算力强，博主显卡为3090平均1.6元每小时，网址AutoDL算力云 | 弹性、好用、省钱。租GPU就上AutoDL其他配置较为简单，根据自己需求设置就行，镜像选择如下图所示：这个文件的信息是环境要用到包的名称和版本信息先配置ssh服务，利用ssh传输文件至云
YOLOv5 简单复现
pwqery的博客
05-12 382
YOLOv5 是一种基于深度学习的实时目标检测算法，主要用于在图像和视频中快速且准确地检测多个对象。它特别适用于需要高效性能的应用场景，如自动驾驶、安全监控、视频分析等。运行上述命令后，你应该会在终端看到检测结果，并且会在runs目录的detect文件夹下生成一个带有检测框和类别标签的新图像。
yolov5解读，训练，复现
weixin_51261985的博客
03-28 2267
正文之前： 提一下rectangularup主解释了一下，这是yolov5中为了加快模型训练而采取的一种策略在原来的训练数据过程中，由于每张图片宽和高不相同，而我们会将每张图片shape到一个固定的大小，这样一来，不同尺寸的图片就可以丢到同一个batch中进行训练了。但是有些图片进行resize后会出现黑边，这种黑边会影响我们训练和预测的速度。
YOLOv9最新最全代码复现（论文复现）
wei_shuo的博客
07-31 1424
YOLOv9最新最全代码复现（论文复现）
目标检测网络：YOLOv3 模型复现
悠眠小虫的博客
05-17 1100
(13,13,75)、(26,26,75)、(52,52,75) 特征层：每个尺度的特征图都会通过一个 1x1 卷积层来预测边界框的数量、每个边界框的类别概率、目标的置信度等。(26,26,512) 特征层：将上采样后的特征图与 Darknet-53 中原有的 (26,26,512) 特征层拼接，形成 (26,26,1024) 的特征图。简单来说，YOLOv3就是把一个图像划分成不同的网格，每个网格点负责一个区域的检测，只要物体的中心点落在这个区域，这个物体就有这个网格点来确定。锚点是每个网格的左上角）
保姆级复现yolov7（论文复现）
wei_shuo的博客
09-28 1065
保姆级复现yolov7（论文复现）
yolov5复现及问题解决
weixin_48345739的博客
09-04 957
去Tags6里面的model/common.py里面去找到这个SPPF的类,把它拷过来到你这个Tags5的model/common.py里面,这样你的代码就也有这个类了,还要引入一个warnings包就行了,如下所示，可以直接复制。于是，我们不如用v5.0替换v7.0后，直接打开官网https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt下载咯。首先，这只是个用户警告，不是错误，不用管它，依然可以运行。
YOLOv5代码复现
lc1253的博客
10-20 572
修改detect.py超参数配置。部分结果展示（迭代100次）运行detect.py文件。
【YOLO V5】代码复现过程
向上生长的程序媛的博客
02-17 3136
接上篇，讲到如何从mask转成YOLOv5训练需要的txt数据集格式，这篇就在此基础上进行模型训练预测和部署转换吧！
复现yolov5CPP经验贴
wxy2020915的博客
01-09 779
复现yolov5CPP经验贴
YOLOv5代码复现流程
weixin_43167551的博客
11-01 368
8.保存一个视频到和detect.py同一根目录下后，将其命名为a.mp4，运行python detect.py --weights yolov5s.pt --source a.mp4,运行结果将保存到D:\science\anaconda\anacondaData\envs\YOLOv5\yolov5-7.0\runs\detect\exp4，若当前无runs文件夹，运行成功后会自动创建，刷新即可。#简便解决办法：在导入包的上方增加以下代码。#出错原因：git环境变量设置问题。9.2生效不到一分钟。
一天快速复现yolov5模型（全过程——数据集，环境，git项目，训练，验证）
qq_55890213的博客
01-17 1387
帮助初学者快速复现一个文章
Yolo v5复现（自用）
qq_56288100的博客
02-14 579
基本环境： Ubuntu 20.04 Python 3.8 CUDA 11.8 Pytorch 2.3.1创建名为yolov5的conda虚拟环境，python版本为3.8 二、下载Yolo v5源码 官方：https://github.com/ultralytics/yolov5?tab=readme-ov-file 进入文件夹并安装环境 三、安装Pytorch 3.1 检查CUDA版本 表明CUDA版本为11.81. 进入官方网站地址：https://py
yolov3论文复现
最新发布
03-15
### YOLOv3 论文复现教程与代码实现 YOLO (You Only Look Once) 是一种流行的实时目标检测算法，其第三版（YOLOv3）进一步提升了性能和准确性。以下是关于 YOLOv3 的论文复现教程以及相关的 GitHub 项目推荐。 #### 官方资源 虽然 Joseph Redmon 并未提供官方的 YOLOv3 实现代码，但他分享了详细的论文和技术文档[^1]。这些资料可以帮助开发者理解 YOLOv3 的核心原理及其改进之处。 #### 社区实现 社区中有许多高质量的 YOLOv3 复现代码可供学习和使用： 1. **Ultralytics 提供的支持多种版本的 YOLO 实现** Ultralytics 开发了一个支持多个 YOLO 版本（包括 v3, v5, 和 v8）的开源库 `ultralytics`。尽管该仓库主要专注于较新的版本，但它也包含了部分针对旧版本的功能扩展和支持说明。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov3.pt') # 加载预训练模型 results = model.predict(source='image.jpg', save=True) ``` 2. **AlexeyAB 的 Darknet 改进版** AlexeyAB 基于原始 Darknet 框架开发了一款增强型工具链，其中包含完整的 YOLOv3 配置文件、权重下载链接及训练脚本[^2]。此项目的显著特点是兼容性强且易于部署到不同硬件平台之上。 地址: https://github.com/AlexeyAB/darknet 3. **PyTorch 实现** 如果更倾向于 PyTorch 生态，则可以考虑如下几个流行选项之一： - [eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3](https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3): 这是一个基于 PyTorch 构建的高度模块化版本，适合用于研究目的或者二次开发； - [mikel-brostrom/YoloMark](https://github.com/mikel-brostrom/yolomark): 结合标注功能的一体化解方案，方便快速上手实际应用案例。 #### 关键技术要点解析 为了成功完成 YOLOv3 的复现工作，需重点关注以下几个方面： - 数据集准备：确保输入图片尺寸统一调整至网络期望大小(通常为416x416)，并按照 COCO 或 Pascal VOC 等标准格式整理标签数据。 - 主干特征提取器设计：采用 DARKNET-53 替代原有的卷积层堆叠结构，在保持计算效率的同时提升表征能力。 - Anchor Box 参数调优：通过 K-means 聚类方法自动生成适配特定场景的最佳先验框集合。 ```bash git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git cd darknet make ./darknet detector train cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights ``` 上述命令展示了如何利用 Darknet 工具包启动一次典型的迁移学习流程。 ---
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