yoloV5环境搭建与运行（windows+pytorch+kaggle）
环境：Windows+anaconda+pytorch云端GPU：kaggle。
【YOLO】YOLOv8训练自定义数据集（4种方式）
使用YOLOv8训练自定义数据集
YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（2）——推理部分detect.py
全网最详细的YOLOv5之推理部分detect.py源码逐行注释，近四万字的超详细讲解！小白入门必看！
YOLOv8进行改进并训练自定义的数据集
YOLOv8进行改进并训练自定义的数据集
yolov5_reid【附代码，行人重识别，可做跨视频人员检测】
该项目利用yolov5+reid实现的行人重识别功能，可做跨视频人员检测。应用场景：可根据行人的穿着、体貌等特征在视频中进行检索，可以把这个人在各个不同摄像头出现时检测出来。可应用于犯罪嫌疑人检索、寻找走失儿童等。支持功能：1.reid训练2.人员标注3.人员查找(可做。
深度学习必备知识——模型数据集Yolo与Voc格式文件相互转化
在深度学习中，第一步要做的往往就是处理数据集,尤其是学习百度飞桨PaddlePaddle的小伙伴，数据集经常要用Voc格式的，比如性能突出的ppyolo等模型。所以学会数据集转化的本领是十分必要的。这篇博客就带你一起进行Yolo与Voc格式的相互转化，附详细代码！
深入探讨YOLOv8 网络架构
我们的基准测试是在英特尔的支持下开发的，是计算机视觉从业者的基准测试，旨在为以下问题提供更好的答案：“该模型在我的自定义数据集上的表现如何？由于我们知道这个模型会不断改进，我们可以将最初的 YOLOv8 模型结果作为基线，并期待随着新迷你版本的发布而进行未来的改进。下面的箱线图告诉我们，当针对 Ro
手把手带你调参Yolo v5（一）
YOLO系列模型在目标检测领域有着十分重要的地位，随着版本不停的迭代，模型的性能在不断地提升，源码提供的功能也越来越多
YOLOV5训练自己的数据集（超详细，小白必看）
教你最方便的了解如何使用yolov5训练自己的数据集（最全面，最简单易懂）
【Yolov5】Yolov5添加ASFF, 网络改进优化
Yolov5添加ASFF模块，有完整的使用说明，实验可行，可以提高模型性能
YOLOv5训练结果性能分析
目录一、confusion_matrix.png —— 混淆矩阵二、F1_curve.png —— F1曲线三、labels.jpg ——标签四、labels_correlogram.jpg —— 体现中心点横纵坐标以及框的高宽间的关系五、P_curve.png ——单一类准确率六、R_curve.
YOLO-V4经典物体检测算法介绍
YOLO-V4经典物体检测算法介绍
23年 yolov5车辆识别+行人识别+车牌识别+车速检测代码（python）
行人识别yolov5和v7对比yolo车距yolo车距1。
win10下 yolov8 tensorrt模型加速部署【实战】
win10下yolov8 tensorrt加速部署：《TensorRT-Alpha》：https://github.com/FeiYull/TensorRT-Alpha。支持YOLOv8, YOLOv7, YOLOv6, YOLOv5, YOLOv4, YOLOv3, YOLOX, YOLOR,pp
一文详解Yolov5——基于Yolov5的火灾检测系统
本文以yolov5为基础设计一套火灾检测系统，由于大多数设备、算法的实时性较差或检测精确度偏低，而YOLOv5 检测算法拥有轻量级的模型和优良的性能，针对于此，本项目基于 YOLOv5 算法， 着重解决的问题是如何实现准确快速地检测火灾，以减小在复杂环境中的误检率，并提高检测精确率和实时性。
YOLO-V5轻松上手
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基于yolov5与Deep Sort的流量统计与轨迹跟踪
系列文章目录目标跟踪——SORT算法原理浅析目标跟踪——Deep Sort算法原理浅析基于yolov5与Deep Sort的流量统计与轨迹跟踪文章目录系列文章目录前言一、整体目录结构二、Deep Sort代码参数解释三、代码展示总结前言先来看下实现效果：上图展示了用yolov5作为检测器，Deep
人工智能：卷积神经网络及YOLO算法 入门详解与综述（二）
卷积神经网络的基本结构由输入层、卷积层、池化层（也称为取样层）、全连接层及输出层构成。卷积层和池化层一般会取若干个，采用卷积层和池化层交替设置，即一个卷积层连接一个池化层，池化层后再连接一个卷积层，依此类推。由于卷积层中输出特征面的每个神经元与其输入进行局部连接，并通过对应的连接权值与局部输入进行加
睿智的目标检测60——Pytorch搭建YoloV7目标检测平台
AB哥弄了个YoloV7，我觉得有必要跟进看看，它的concat结构还是第一次见，感觉有点意思。https://github.com/bubbliiiing/yolov7-pytorch1、主干部分：使用了创新的多分支堆叠结构进行特征提取，相比以前的Yolo，模型的跳连接结构更加的密集。使用了创新的
