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官方教程：https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-DataVOC格式数据1.在yolov5目录下创建VOC2007文件夹，有VOC2007…Annotations # 存放图片对应的xml文件…JPEGImages # 存放图片…ImageSets/Main #之后会在Main文件夹内自动生成train.txt，val.txt

1.官方自带的export.py，选择模型python export.py --weights weights/yolov5s.pt --img 640 --batch 12.根据错误提示pip install coremltools、packaging。然后继续运行1的命令3.此时 weights下出现三个文件 :onnx、mlmodel、torchscript4.使用神经网络Netron,出现

请参考：YOLOv5(ultralytics) 训练自己的数据集，VOC2007为例Fire Dataset:https://github.com/OlafenwaMoses/FireNET/releases/download/v1.0/fire-dataset.zip将数据下载在yolov5/my_data文件夹下，进行文件夹合并，弄成如下：1、ImageSets/Main文件夹下生成train

此命令将预训练的 YOLOv3模型(默认yolov3.pt，或者yolov3-tiny.pt)导出为 ONNX、TorchScript 和 CoreML 格式。python models/export.py --weights weights/yolov3.pt --img 640 --batch 1输出：3 个导出的模型（yolov3.mlmodel , yolov3.onnx , yolov3

导读注意力机制是一个被广泛应用在各种CV任务中的方法。注意力机制根据施加的维度大致可以分为两类：通道注意力和空间注意力。对于通道注意力机制，代表性的工作有SENet[2]、ECANet[3]；对于空间注意力机制，代表性的工作有Self-Attention[4]。空间和通道两个维度的双重注意力机制也被提出，代表工作有CBAM[1]，DANet[5]。基于双重注意力机制，本文针对Pixel-wise

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1、FCN《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》https://arxiv.org/abs/1411.4038FCN是不含全连接层的全卷积网络，对图像进行像素级的分类，解决了图像的语义分割问题，可以接受任意尺寸的图像大小，采用反卷积对最后一个特征图（feature map）进行处理，使其恢复到输入图像的尺寸，对每个像素产生一