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前言 此前出了目標(biāo)改進(jìn)算法專欄，但是對于應(yīng)用于什么場景，需要什么改進(jìn)方法對應(yīng)與自己的應(yīng)用場景有效果，并且多少改進(jìn)點(diǎn)能發(fā)什么水平的文章，為解決大家的困惑，此系列文章旨在給大家解讀最新目標(biāo)檢測算法論文，幫助大家解答疑惑。解讀的系列文章，本人已進(jìn)行創(chuàng)
目錄 1.Yolov5小目標(biāo)介紹 1.1 小目標(biāo)定義 1.2 小目標(biāo)難點(diǎn) 2.Yolov5 小目標(biāo)檢測實(shí)現(xiàn)
MSTAR（Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition）數(shù)據(jù)集是一個(gè)基于合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR）圖像的目標(biāo)檢測和識別數(shù)據(jù)集。它是針對目標(biāo)檢測、機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識別算法的研究和評估而設(shè)計(jì)的。 MSTAR數(shù)據(jù)集由美國海軍研究實(shí)驗(yàn)室（Naval Research Laboratory，NRL）
學(xué)習(xí)視頻： YOLOV7改進(jìn)-添加基于注意力機(jī)制的目標(biāo)檢測頭(DYHEAD)_嗶哩嗶哩_bilibili 代碼地址： objectdetection_script/yolov5-dyhead.py at master · z1069614715/objectdetection_script (github.com) 先安裝需要的 然后將前228行代碼復(fù)制，在models文件夾下新建一個(gè)dyhead.py文件粘貼進(jìn)去 在yolo.py文件中導(dǎo)入
DYHEAD 復(fù)制到這： 1、models下新建文件 2、yolo.py中import一下 3、改IDetect這里 4、論文中說6的效果最好，但參數(shù)量不少，做一下工作量 5、在進(jìn)入IDetect之前，會對RepConv做卷積 5、因?yàn)镈YHEAD需要三個(gè)層輸入的特征層一致，所以需要改為一樣的。256或者512都行 6、提前安裝的命令
flyfish 文中包括了YOLOv5作者分享的提高模型指標(biāo)小技巧和吳恩達(dá)（Andrew Ng）在做缺陷檢測項(xiàng)目（ steel sheets for defects）時(shí)遇到的需要提高模型指標(biāo)的問題是如何解決的。 大多數(shù)情況下，只要數(shù)據(jù)集足夠大且良好標(biāo)注(provided your dataset is sufficiently large and well labelled)，就可以在不更
摘要：基于深度學(xué)習(xí)的高精度野生目標(biāo)檢測識別系統(tǒng)可用于日常生活中檢測與定位野生目標(biāo)目標(biāo)，利用深度學(xué)習(xí)算法可實(shí)現(xiàn)圖片、視頻、攝像頭等方式的野生目標(biāo)目標(biāo)檢測識別，另外支持結(jié)果可視化與圖片或視頻檢測結(jié)果的導(dǎo)出。本系統(tǒng)采用YOLOv5目標(biāo)檢測模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，使
摘要：基于深度學(xué)習(xí)的高精度鳥類目標(biāo)（鸚鵡（Crested Myna）、麻雀（Eurasian Tree Sparrow）、黑頭文鳥（Chestnut Munia）、白領(lǐng)翡翠（Collared Kingfisher）、太陽鳥（Garden Sunbird））檢測識別系統(tǒng)可用于日常生活中或野外來檢測與定位鳥類目標(biāo)目標(biāo)，利用深度學(xué)習(xí)算法可實(shí)現(xiàn)圖片、視頻
關(guān)于無人機(jī)相關(guān)的場景在我們之前的博文也有一些比較早期的實(shí)踐，感興趣的話可以自行移步閱讀即可： 《deepLabV3Plus實(shí)現(xiàn)無人機(jī)航拍目標(biāo)分割識別系統(tǒng)》 《基于目標(biāo)檢測的無人機(jī)航拍場景下小目標(biāo)檢測實(shí)踐》 《助力環(huán)保河道水質(zhì)監(jiān)測，基于yolov5全系列模型【n/s/m/l/x】開發(fā)構(gòu)
