项目主要是Yolov5进行目标检测,之后用树莓派作为上位机,将模型移植树莓派进行识别,控制下位机的运转。 过程中遇到数不尽的问题,有硬件上的,有软件上的,常常一个问题就是一天,这个过程是痛苦的,但好在结果是满意的。在检测的时候还发现Yolov5模型的识别速度确实有点慢,笔记...
首先先贴出代码:yolov5 Code,如果对于还不了解什么是Pytorch,Cuda及其相关的基础知识,请先参考我的另外一篇博文深度学习之Pytorch环境搭建,在这里收集了一些比较好的博文和文章,可以很好快速的了解Pytorch与Cuda相关的一些基础知识以及它们之间的联系。 1.1 环境配置 在配置环境前要首先先了解yolov5的环境要求,下载代码后...
深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解代码看完一遍后,感觉理解还不够深刻,决定近期再把代码过一遍,顺便写个阅读笔记加深记忆。 看代码建议从推理部分开始看。 一、detect.py 由于以前就是用的v5团队写的pytorch版yolov3,detect.py跟v3的代码基本一样,还是原来的配方。这部分的代码很简单,认真读一下基本就...
此外,YOLOv5还引入了一种新的特征聚合模块,即Cross Stage Partial Network (CSPN)模块,用于进一步提高特征提取的效果。这个新的网络结构在保持精度的同时,大幅度提升了检测速度。 2.输入尺寸 YOLOv5采用了多尺度训练和推理策略,通过在不同的尺度下进行训练和推理,可以提高检测的准确性和鲁棒性。在训练阶段,YOLOv5...
yolov5 初始化了 9 个 anchors,分别在三个特征图 (feature map)中使用,每个 feature map 的每个 grid cell 都有三个 anchor 进行预测。 分配规则: •尺度越大的 feature map 越靠前,相对原图的下采样率越小,感受野越小, 所以相对可以预测一些尺度比较小的物体(小目标...
YOLOv5训练方法可以分为以下几个步骤: 1. 数据准备:收集并标注训练样本。YOLOv5需要使用COCO格式的标注文件,包括图像路径、目标类别、边界框位置等信息。 2. 模型配置:选择合适的模型架构和超参数配置。YOLOv5提供了不同的模型大小和精度选项,可以根据需求进行选择。 3. 数据划分:将数据集划分为训练集和验证集。训...
David 选择使用 YOLOv5 进行建模。将数据集中 90% 的图像用作训练数据,10% 的图像用作验证集。使用迁移学习和 YOLOv5m 预训练权重训练 300 个 epoch。 在验证集上成功创建具备标签和预测置信度的新边界框。 由于损失值并未出现增长,表明模型未过拟合,因此该模型或许可以训练更多轮次。
1. YOLOv5中的特征金字塔概念 特征金字塔(Feature Pyramid)是一种在目标检测任务中广泛使用的技术,它通过在不同尺度上提取特征,以捕捉图像中不同大小的目标。YOLOv5利用特征金字塔结构来增强模型对不同尺寸目标的检测能力,从而提高整体检测性能。 2. 特征金字塔在YOLOv5中的结构和工作原理 在YOLOv5中,特征金字塔结构位...
一、YOLOv5评价指标 YOLOv5采用两个重要的指标来评估其物体检测系统的性能:正确率和召回率。正确率指的是物体检测系统检测到的物体中有多少是正确的,而召回率指的是真实物体被检测到的概率。通常来说,正确率越高,召回率越高,表示系统的性能越好。 此外,YOLOv5还通过一系列其他指标来评估物体检测系统的性能,这些指...
• 1【神经网络的placehoder】:yolov3使用的是不同尺寸的图片进行训练,所以对输入输出的placehoder并未设置shape with tf.name_scope('define_input'): self.input_data = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name='input_data') self.label_sbbox = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name='label_sbbox...