一文教你使用租赁的GPU平台跑yolov5
本篇文章是对笔者前几天学习过程的一个记录，鉴于这类文章较少，写出来方便后来者。本文侧重于yolov5的快速使用，原理部分概括较少，希望你看完本文章后也能成功进行目标检测。GPU租赁平台：https://www.autodl.com/homeyolov5官方代码：https://github.com/
YOLOv7升级换代：EfficientNet骨干网络助力更精准目标检测
目标检测是计算机视觉中的重要研究方向，其应用广泛，例如自动驾驶、安防监控等。目前，基于深度学习的目标检测方法已经取得了很大进展，其中YOLO（You Only Look Once）系列模型以其快速且准确的特点备受关注。
ConvNeXt网络详解，最新ConvNeXt结合YOLO，催生YOLOv5目标检测巨变
ConvNeXt的网络结构基于Inception-v4，但采用了更加灵活的多尺度卷积设计。具体而言，ConvNeXt将不同尺寸的卷积核组合成一个大的卷积核，从而提高感受野并减少参数数量。为了进一步降低参数数量和计算复杂度，ConvNeXt采用了分组卷积，并且在卷积层之间添加了批量归一化（Batch
yolov5车牌识别(2023年毕业设计+python源码)
在前面我们已经介绍过了YOLOv1~v4的网络的结构，今天接着上次的YOLOv4再来聊聊YOLOv5，如果还不了解YOLOv4的可以参考之前的博文。YOLOv5项目的作者是Glenn Jocher并不是原Darknet项目的作者Joseph Redmon。并且这个项目至今都没有发表过正式的论文
基于深度学习的水果检测与识别系统（Python界面版，YOLOv5实现）
本博文介绍了一种基于深度学习的水果检测与识别系统，使用YOLOv5算法对常见水果进行检测和识别，实现对图片、视频和实时视频中的水果进行准确识别。博文详细阐述了算法原理，同时提供Python实现代码、训练数据集，以及基于PyQt的UI界面。通过YOLOv5实现对图像中存在的多个水果目标进行识别分类，用
改进yolov7网络（从轻量化方面的8个方法）
改进yolov7 轻量化方面出发
【Yolov5】Yolov5添加检测层，四层结构对小目标、密集场景更友好
Yolov5添加针对小目标的检测层，提高在密集场景下的检测能力
Yolo训练时，输出的参数的含义
这些指标的意义是，P和R可以帮助评估模型的分类和检测能力，mAP则综合了模型在不同IoU阈值下的表现，是评估模型性能的主要指标之一。这些参数的意义可以帮助训练者监控模型的训练过程，以便在必要时进行调整和优化。
AutoDL+pycharm+yolov5远程租服务器训练数据集
自己电脑算力简直太差劲了，在AUTOdl上租个0.88/h的服务器跑yolov5代码，找了好多教程，鼓弄了两天时间我的代码才算能跑起来，感觉市面上的博客写的都不够详细，包括我遇到的一些问题，我整理了一下发出来也供自己参考
【YOLOv8】实战一：手把手教你使用YOLOv8实现实时目标检测
YOLOv8导出为onnx模型，YOLOv8在LabVIEW中的部署，实现实时目标检测！在CPU和GPU上实现加速
基于计算机视觉手势识别控制系统YoloGesture (利用YOLO实现) 有详细代码+部署+在线服务器尝试+开源可复现
Streamlit在线服务器体验网址： https://kedreamix-yologesture.streamlit.app/HuggingFace在线服务器体验网址：https://huggingface.co/spaces/Kedreamix/YoloGesture1、 了解项目研究的背景以及
YOLOv5/v7 更换骨干网络之 SwinTransformer
提供 YOLOv5 / YOLOv7 / YOLOv7-tiny 模型 YAML
yolov7目标检测：基于自定义数据集完成检测、训练、测试
主要分三步：（1）环境配置与文件配置（2）检测（3）训练。其中，检测和训练都是可以独立进行的。检测是依赖于权重文件即可运行，而训练是基于自定义训练数据集和超参数生成权重文件。
【YOLO系列】YOLOv4论文超详细解读2（网络详解）
YOLOv4包含的tricks超级详细介绍，更深一步的解读。
yolov5 模型输出的格式解析
关键要看shape的最后一位，在这一步的时候，不是最终输出的格式，这里只是把它们合并起来了。后面还有个y.view进行了重新改变维度， 让这个组合的矩阵变的更加的直观， 改变维度后， 它的shape变成了。（我非常反感这种配置来配置去，搞脑子的写法， 因为非常的不方便代码理解， 不如直接在代码中硬编
YOLOv5入门实践（3）——手把手教你划分自己的数据集
YOLOv5入门实践第3步，手把手教你将数据集划分成训练集、验证集和测试集。
YOLOv7-tiny网络结构图及yaml文件 详细备注
yolov-tiny网络结构图，结合yaml文件和common.py源码深度理解网络构建及其过程中图片的尺度变化
yolov5 报错解决记录
【代码】yolov5 报错解决记录。
基于yolov5的遥感图像目标检测（NWPU VHR-10）
最近在做毕设，感觉网上信息不是很全，把自己的训练过程写下来供做这个方向的友友学习。
yolov7环境搭建——Windows
Windows下深度学习环境搭建
