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为了评价模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。
本文整理汇总了90+深度学习各方向的开源数据集，包含了小目标检测、目标检测、工业缺陷检测、人脸识别、姿态估计、图像分割、图像识别等方向。附下载链接。
本文梳理Yolo v8 的改进点，并针对一些较难理解的点进行重点阐述，主要有如下几方面：backbone 使用C2f模块，检测头使用了anchor-free + Decoupled-head，损失函数使用了分类BCE、回归CIOU + VFL（新增项目）的组合，框匹配策略由静态匹配改为了Task-Aligned Assigner匹配方式、最后 10 个 epoch 关闭 Mosaic 的操作、训练
哈哈哈！我再来一次数据增强！MixUp数据增强方法在最新的几个Yolo算法中得到了广泛的应用，特别在YoloX中，s、m、l、x四个型号的网络都使用了MixUp数据增强。nano和tiny由于模型的拟合能力一般没有使用MixUp，但也说明了MixUp具有强大的数据增强能力。MixUp的思路较为简单，主要是将两张图像按比例进行混合，如图所示：图片混合完成后，原来两幅图片的真实框此时也位于一幅图像上。
配置环境下载完整yolov5代码提供两种方式 GitHub官网：GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 ???? in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite百度网盘链接：链接:百度网盘 请输入提取码密码: d9db下载官方模型（这就是权重文件）GitHub官网：Releases · ultralytics/yolov5
睿智的目标检测20——利用mAP计算目标检测精确度学习前言GITHUB代码下载知识储备1、IOU的概念2、TP TN FP FN的概念3、precision（精确度）和recall（召回率）4、概念举例5、单个指标的局限性什么是AP绘制mAP学习前言好多人都想算一下目标检测的精确度，mAP的概念虽然不好理解，但是理解了就很懂。GITHUB代码下载这个是用来绘制mAP曲线的。https:...
1、VisDrone2019数据集介绍配备摄像头的无人机(或通用无人机)已被快速部署到广泛的应用领域，包括农业、航空摄影、快速交付和监视。因此，从这些平台上收集的视觉数据的自动理解要求越来越高，这使得计算机视觉与无人机的关系越来越密切。我们很高兴为各种重要的计算机视觉任务展示一个大型基准，并仔细注释了地面真相，命名为VisDrone，使视觉与无人机相遇。VisDrone2019数据集由天津大学机器
深度学习遥感影像数据集
SAR舰船数据集----SSDDSSDD和SSDD+1.1 基本特点1.2 论文提要1.3 论文采用实验设置1.4 详细介绍1.5 SSDD+1.6 SAR船舰目标检测SSDD和SSDD+数据集论文地址SSDD官方下载地址参考博客数据制作：海军航空航天大学电子与信息工程系1.1 基本特点SSDD给予PASCAL VOC 的数据，使用在PASCAL VOC上的代码可以直接使用在SSDD上。PASCA
某渣LT废物信息太多，labelme可以选择自己打包为exe，网上教程挺多的。官方给了exe版本的，不想打包直接看下面。3.点这里下载,over。
YOLO，是一种流行的目标检测框架。如果将YOLO引入姿态检测任务中，将取得什么结果呢？这篇文章实现了单向传播路径下的2D人体姿态检测，与自上而下或自下而上的方法不同，该方法将人体检测与关键点估计联合实现，在不采用数据增强如翻转、多尺度等情况下，实现COCO keypoint上领先的性能，并且该方法可以集成中其他目标检测算法中实现姿态估计，而几乎不增加运算量，对实时估计人体姿态非常关键。.....
C#使用YOLO模型的学习全过程
最强六大开源轻量级人脸检测项目分析 | 附打包下载原创 元峰AIZOO2020-04-11 15:33随着深度学习的兴起，工业界和学术界越来越多的使用基于深度学习的方法，而不是传统的基于模板匹配，纹理提取或者像素积分图等方法。因为人脸检测本身并不属于特别复杂的任务，因此轻量级的深度学习模型即可满足该任务。本文汇总了六大开源的人脸检测项目。虽说深度学习是个黑箱，但基于深度学习的通用目标检测算法（例
Pyqt搭建YOLOV5目标检测界面（超详细+源代码）实现效果如下所示，可以检测图片、视频以及摄像头实时检测。实现效果如下所示，可以检测图片、视频以及摄像头实时检测。具体细节实现可以参考上一篇博客：Pyqt搭建YOLOV3目标检测界面（超详细+源代码）使用的yolov5版本为https://github.com/ultralytics/yolov5这里直接贴出具体代码。方法1：共两个文件，ui_y
最近在微信公众号里看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章，但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是，我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时，遇到的bug和解决办法，在这篇文章里讲述一下。在yolov5之前的yolov3和yolov4的官方代码都是基于darknet框架的实现的，因此opencv的dn
YOLOv8训练自己数据集的详细教程
yolov7报错：subprocess.CalledProcessError: Command 'git tag' returned non-zero exit status 128.
Win10下Yolov5的安装及使用，即利用Yolov5进行目标检测
目标检测科研改进推荐 | 包括Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU损失函数、NMS、Loss计算方式、自注意力机制、数据增强部分、激活函数
Labelme 版本：3.11.2文章目录1. Labelme 是什么？2. Labelme 能干啥？3. Labelme 安装要求4. Labelme 安装方法5. Labelme 使用方法6. Labelme 常见问题7. Testing8. Developing9. 将 labelme 打包成可执行文件10. 致谢1. Labelme 是什么？Labelme 是一个图形界面的图像标注...
深度学习的应用深度学习是机器学习的一个分支，它除了可以学习特征和任务之间的关联以外，还能自动从简单特征中提取更加复杂的特征，完成对目标函数的拟合任务。随着神经网络的盛行，深度学习被应用到很多的领域，本文主要根据深度学习的技术类别和深度学习的应用场景两个方面进行说明。1. 技术类型根据网络模型参数的确定方法，深度学习技术可以分为监督学习技术、非监督学习技术和增强学习技术三类。其中监督深度学习技术中网
目录前言一、基本概念1、什么是权重文件？2、GPU与CPU的区别3、深度学习框架4、PyTorch二、下载和安装nvidia显卡驱动三、训练自己的模型并分析前言 在上篇文章中，我们已经了解并学会如何使用yolov5这个开源项目，在这篇文章中，我们将会进行模型训练，使用自己训练出的权重文件实现我们的垃圾分类功能。一、基本概念1、什么是权重文件？ 权重文件保存的就是训练好的网络各层的权值，也就是通
目标检测的代码全集，按照时间顺序总结，各种经典的和不经典的都有。小目标检测终于来了！但这个是论文集，不是代码集或者包。大名鼎鼎的Transformer，这个包可以调用Deformable DETR。上面两个DETR的变种都对CUDA和GCC有要求。下文的格式就是：网址+内容介绍，让我们开始吧！基本你想到的方法都有了，同时也在持续更新！目标检测的论文集，按照时间顺序总结，截止至2020年全部。用来评
1、前言当前的点云3D检测主要分为两大类，第一类为grid-based的方法，第二类为point-based的方法。grid-based的方法将不规则的点云数据转换成规则的3D voxels （VoxelNet， SECOND , Fast PointRCNN， Part A^2 Net）或者转化成 2D的BEV特征图（PIXOR, HDNet，PointPillars），这种方法可以将不规则的数
1、前言SECOND也是一片基于Voxel按anchor-based的点云检测方法，网络的整体结构和实现大部分与原先VoxelNet相近，同时在VoxelNet的基础上改进了中间层的3D卷积，采用稀疏卷积来完成，提高了训练的效率和网络推理的速度，同时解决了VoxelNet中角度预测中，因为物体完全反向和产生很大loss的情况；同时，SECOND还提出了GT_Aug的点云数据增强。没有了解过Voxe
PointPillars是一个来自工业界的模型，整体思想基于图片的处理框架，直接将点云划分为一个个的Pillar，从而构成了伪图片的数据。速度和精度都达到了一个很好的平衡本文将会以OpenPCDet为代码基础，详细解析PointPillars的代码实现流程...
睿智的目标检测-番外篇——数据增强在目标检测中的应用学习前言数据增强做了什么学习前言数据增强是非常重要的提高目标检测算法鲁棒性的手段，学习一下对身体有好处！数据增强做了什么...
YOLOv8代码调试运行实战；“系统找不到指定的文件”的错误。
1、前言当前点云检测的常见方式分别有1、将点云划分成voxel来进行检测，典型的模型有VoxelNet、SECOND等；作然而本文的作者史博士提出这种方法会出现量化造成的信息损失。2、将点云投影到前视角或者鸟瞰图来来进行检测，包括MV3D、PIXOR、AVOD等检测模型；同时这类模型也会出现量化损失。3、将点云直接生成伪图片，然后使用2D的方式来进行处理，这主要是PointPillar。本文Poi
RCNN算法步骤详解与代码
目标检测、滑动窗口切图、随机中心切图
在目标检测过程中对高分辨率图像进行滑动窗口切图可以很好解决大分辨率小目标图像的识别问题，希望作者的程序可以帮你便捷地完成项目。
概述边缘检测（英语：Edge detection）是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。 边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征检测中的一个研究领域。本博文只介绍基于深度学习的边缘检测。基于深度学
SAR目标检测开源数据集汇总，及时更新，欢迎补充。
MMYOLO 是一个基于 PyTorch 和 MMDetection 的 YOLO 系列算法开源工具箱。它是 OpenMMLab 项目的一部分。本文主要分析了 MMYOLO 中特征可视化用法。
哈工大提出ISTDU-Net:红外小目标检测U型网络。ISTDU-Net在网络下采样中引入特征图分组感知和增强小目标特征图组的权重，以提高小目标的表征能力；同时在跳连接中引入了全连接层，从全局感受野中抑制了大量具有相似结构的背景，从而能提高目标和背景之间的对比度。实验结果表明，文中提出的ISTDU-Net可以检测复杂背景下的小红外目标。ISTDU-Net与其他算法相比，具有更好的ROC曲线，误报率
获取人脸口罩的数据集有两种方式：第一种就是使用网络上现有的数据集labelImg 使用教程 图像标定工具注意！
次看主文件，在进入主函数中逐行调试，进而对代码全局有个了解。接下来就是主文件，train.py训练文件、test.py测试文件（用于训练中每个epoch的测试）、models.py模型文件、detect.py预测文件、requirements.txt其中是项目需要的环境配置。版本，主要是因为其中使用的一些训练技巧不多，方便入门，在最新版本中作者使用了很多yolov5的训练技巧，不好理解，所以我们从
使用yolov5训练crowded human中的head与visible body
睿智的目标检测33—Pytorch搭建Efficientdet目标检测平台学习前言什么是Efficientdet目标检测算法源码下载Efficientdet实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、BiFPN加强特征提取3、从特征获取预测结果4、预测结果的解码5、在原图上进行绘制二、训练部分1、真实框的处理2、利用处理完的真实框与对应图片的预测结果计算loss训练自己的Efficientdet模型学
文章目录前言一、Shufflenetv2论文简介模型概述加入YOLOv5二、Mobilenetv3论文简介模型概述深度可分离卷积逆残差结构SE通道注意力h-swish激活函数加入YOLOv5三、Ghostnet论文简介模型概述加入YOLOv5References前言本文使用的YOLOv5版本为v6.1，对YOLOv5-6.x网络结构还不熟悉的同学们，可以移步至：【YOLOv5-6.x】网络模型&a
逐行吃透YOLOv5源码
jetson nano部署yolov7
最后更新时间：2021年11月8日多光谱目标检测数据集：1、FLIR2、VEDAI3、KAIST4、VisDrone-DroneVehicle（遥感）多光谱目标跟踪数据集：1、Anti-UAVps：Anti-UAV数据集中的可见光与红外图像是未配准的。2、VOT-RGBTIR2019ps：这个数据集的下载有点麻烦，可以去看我的另外一篇文章，有...
yolov5/x github项目汇总
目标检测
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