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YOLOv5的數(shù)據(jù)增強方法包括以下幾種：文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-503998.html
通過這些方法，可以在訓(xùn)練期間擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，從而使模型更加穩(wěn)健。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-503998.html
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【YOLOV5-6.x 版本講解】整體項目代碼注釋導(dǎo)航 現(xiàn)在YOLOV5已經(jīng)更新到6.X版本，現(xiàn)在網(wǎng)上很多還停留在5.X的源碼注釋上，因此特開一貼傳承開源精神！5.X版本的可以看其他大佬的帖子本文章主要從6.X版本出發(fā)，主要解決6.X版本的項目注釋與代碼分析！...... https://blog.csdn.net/qq_3923
??該教程為屬于 《芒果書》 ??系列，包含大量的原創(chuàng)首發(fā)改進(jìn)方式, 所有文章都是全網(wǎng)首發(fā)原創(chuàng)改進(jìn)內(nèi)容?? ??本篇文章 為 YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8 芒果改進(jìn)YOLO系列： YOLOv7改進(jìn)損失函數(shù)：獨家首發(fā)最新｜結(jié)合EfficiCIoU-Loss損失函數(shù)，新的增強預(yù)測幀調(diào)整并加快幀回歸率，加快網(wǎng)
前文講到y(tǒng)olov7訓(xùn)練自己數(shù)據(jù)集的過程：鏈接 但是如果數(shù)據(jù)量不夠，訓(xùn)練結(jié)果不好，這時候就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)增強。 個人學(xué)習(xí)記錄：yolov7數(shù)據(jù)集的格式是Yolo格式，也就是txt文件，數(shù)據(jù)增強針對的是xml文件，所以要進(jìn)行轉(zhuǎn)化，增強后再轉(zhuǎn)換回來即可。
當(dāng)我們在對小目標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行檢測時，發(fā)現(xiàn)無論如何都有一些漏檢的，其中我們也添加一些模塊，以及其他的一些改進(jìn)方法，如注意力、激活函數(shù)等等，結(jié)果始終不會令人滿意，map也沒有絲毫的提升。 增加對小目標(biāo)的檢測能力，不能產(chǎn)生漏檢！ 許多關(guān)于小目標(biāo)的資料，包括
?? 本篇內(nèi)容 ：YOLOv5改進(jìn)PIoU損失函數(shù)：PIoU v2損失增強了專注于中等質(zhì)量錨盒的能力，v1版本使用非單調(diào)聚焦機制更直接、更快的邊界框回歸損失 ??附改進(jìn)源代碼及教程，用來改進(jìn) ??PIoU損失函數(shù) Powerful-IoU損失函數(shù)論文地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0893608
目標(biāo)檢測 YOLOv5 預(yù)訓(xùn)練模型下載方法 flyfish https://github.com/ultralytics/yolov5 https://github.com/ultralytics/yolov5/releases 可以選擇自己需要的版本和不同任務(wù)類型的模型 后綴名是pt
歡迎關(guān)注、點贊、評論！ YOLOv5是一個基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法，是YOLO系列算法的最新版本。YOLO是You Only Look Once的縮寫，意味著只需要一次前向傳遞就可以完成目標(biāo)檢測任務(wù)，因此具有非?？斓臋z測速度和較高的精度。 相比于YOLOv4，YOLOv5在多個方面進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化，包
目錄 嘗試1--唯一運行成功的 嘗試2 嘗試3 嘗試4--希望最大 嘗試5 后續(xù)成功！ 前提 ：雖然成功訓(xùn)練完了，但是想到以后萬一訓(xùn)練輪數(shù)太少沒收斂，怎么在已經(jīng)訓(xùn)練好的模型基礎(chǔ)上繼續(xù)進(jìn)行多輪epoch的訓(xùn)練?；蛘哂?xùn)練著突然中斷，之前訓(xùn)練的豈不是功虧一簣。 起因 ：在kaggle上訓(xùn)
? ? 博主電腦配置是AMD R5 3600，Nvidia RTX3060 12G，16G 3200MHz內(nèi)存，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集是自建數(shù)據(jù)集，大約1200張圖片，3個檢測目標(biāo)。 ? ? 訓(xùn)練YOLOv5-5.0版本的模型參數(shù)設(shè)置，模型是yolov5s，epoch 150（如果想要更好的mAP@0.5:0.95指標(biāo)可以設(shè)置的更大，博主這個收斂的太快了就沒設(shè)太多），bat
本文檔主要描述 python 平臺，使用 opencv-python 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊 dnn ,推理 YOLOv5 模型的方法。 文檔主要包含以下內(nèi)容： opencv-python 模塊的安裝 YOLOv5 模型格式的說明 ONNX 格式模型的加載 圖片數(shù)據(jù)的預(yù)處理 模型推理 推理結(jié)果后處理，包括 NMS , cxcywh 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為 xyxy 坐標(biāo)等 關(guān)鍵方
