大量的实验性质的block留在master代码中,导致原代码非常难看懂。这里得要吐槽一下data模块,所有数据相关代码全部在data模块这个文件中,巨长,巨乱。想象一下,一个巨长的文件,里面有各种各样的临时代码,真是维护者的噩梦。 没有注释。注释的完成度非常非常低,同样也是维护者的噩梦。 数据结构的设计非常随意。给人一...
左边的图像金字塔在之前比较流行,但是在yolo中就不太合适,因为需要把图像改变分辨率分三次输入,yolo特点就是速度快,mAP可以稍微低一点点。右图就是v1 左边就是每个特征图各自预测自己 的。但是这样效果并不好,13×13的特征图可以很好的预测大目标,但是26×26和52×52的未必能很好的预测中小目标,因为缺乏全局的信息。
YOLOv5(You Only Look Once version 5)是一个基于实时目标检测的高效算法,其特点是速度快(14FPS)、精度高(mAP 83.8%)且模型轻量(27MB)。它继承了YOLO系列的单次前向传播和锚点(Anchor Boxes)等核心技术,并通过特征金字塔网络(FPN)捕获不同尺度物体,同时实现了更简单的训练过程。YOLOv5相对于前一代(如YOLOv4...
yolov5的参数是由argparse包传入的,我们可以通过命令行传入参数,也可以直接设置参数默认值。我们打开yolov5-master文件加下的detect.py文件,传参的代码在主函数中,几个关键参数如下: 代码语言:javascript 复制 parser.add_argument('--weights',nargs='+',type=str,default='yolov5x.pt',help='model.pt path(s...
https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/cfg/yolov3.cfg 基础网络 Darknet-53 darknet-53 仿ResNet, 与ResNet-101或ResNet-152准确率接近,但速度更快.对比如下: 主干架构的性能对比 检测结构如下: YOLOv3在mAP@0.5及小目标APs上具有不错的结果,但随着IOU的增大,性能下降,说明YOLOv3不能很好地与gr...
可以看到这里表示bbox是图像中的真实值，而我们送入yolov5-master里面训练的bbox是需要归一化之后的数据...
虽然在某些场景下, yolov4的算法推理精度优于目前的yolov5,但是yolov5的某些新特征却更加具有吸引力。比如,yolov5在检测平均精度降低不多的基础上,具有推理模型文件更小,训练时间和推理速度更短的特点,这样在对精度要求不高的情况下,采用yolov5在模型构建、模型部署等方面将更加方便,而且推理速度更快。
YOLOv5是这一系列的最新版本,它不仅保持了高速度和高精度的特点,还增加了对多种尺度目标的支持。 2. Gradio库介绍:Gradio是一个开源的Python库,允许数据科学家和机器学习工程师快速创建具有用户友好的交互界面的应用程序。通过Gradio,可以将模型的输入和输出实时展示给用户,极大地方便了测试和调试模型的过程。 3. ...
D:\Anaconda\python.exeC:/Users/86189/Desktop/yolov5-master/yolov5-master/detect.pydetect:weights=yolov5s.pt,source=data/images,imgsz=640,conf_thres=0.25,iou_thres=0.45,max_det=1000,device=,view_img=False,save_txt=False,save_conf=False,save_crop=False,nosave=False,classes=None,agnostic_nms...