YOLOv5是YOLO系列中一个重要的版本，它在目标检测领域具有显著的性能提升和改进。Mosaic数据增强：YOLOv5在训练阶段采用了Mosaic数据增强技术，这种技术通过将四张图片随机缩放、裁剪并拼接成一张图片，增加了模型训练时的多样性，有助于提升模型对小目标的检测能力。自适应锚框计算：YOLOv5引入了自适应锚框计算方法，该方法使用K-means聚类对训练集中的边界框进行分析，并自动调整锚框

注册表（方式1）添加注册表程序崩溃时自动生成dumpAuto：1开始0停止Debugger："D:\Windows Kits\10\Debuggers\x64\windbg.exe"是调用产生dump的程序可以用windbg也可以用vs自带的调试工具C:\Windows\System32\vsjitdebugger.exe".dump -ma D:\dumpWindbg\CrashDump.dmp

论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.08242时间：2016年作者：Joseph Redmon作者首先在YOLOv1的基础上提出了改进的YOLOv2，然后提出了一种检测与分类联合训练方法，使用这种联合训练方法在COCO检测数据集和ImageNet分类数据集上训练出了YOLO9000模型，其可以检测超过9000多类物体。所以，这篇文章其实包含两个模型：YOLOv2和YOL

BCEWithLogitsLoss 是 PyTorch 深度学习框架中的一个损失函数，用于二元分类问题。它结合了 Sigmoid 激活函数和二元交叉熵损失（Binary Cross Entropy Loss），使得在训练过程中更加数值稳定。

论文链接：https://arxiv.org/abs/1506.02640时间：2015年作者：Joseph Redmon代码参考：https://github.com/abeardear/pytorch-YOLO-v1。

近年来，You Only Look Once (YOLO)系列目标检测算法因其在实时应用中的速度和准确性而受到广泛关注。本文提出了一种新的目标检测算法YOLOv8，它建立在以前迭代的基础上，旨在进一步提高性能和鲁棒性。受到从YOLOv1到YOLOv7的YOLO架构演变的启发，以及从YOLOv5和YOLOv6等模型的比较分析中获得的见解，YOLOv8结合了关键创新，以实现最佳的速度和准确性。利用注意

YOLOv7是目标检测领域中YOLO系列的最新进展，它在速度和准确性上都取得了显著的提升，被认为是目标检测领域的新里程碑。模型重参数化：YOLOv7首次将模型重参数化技术引入网络架构中，这一技术最早在REPVGG中提出，有助于提升模型表达能力而不增加计算复杂度。标签分配策略：YOLOv7采用了结合YOLOv5和YOLOX优点的标签分配策略，通过跨网格搜索和匹配策略，提高了检测准确性。

YOLOv3 擅于预测出合适的目标，但无法预测出非常精准的边界框。YOLOv3 小目标预测能力提升，但中大目标的预测反而相对较差。若将速度考量进来，YOLOv3 整体来说表现非常出色。YOLOv3在小目标\密集目标的改进1.grid cell个数增加，YOLOv1（7×7），YOLOv2（13×13），YOLOv3（13×13+26×26+52×52）2.YOLOv2和YOLOv3可以输入任意大小

本文省去kernel、uboot、文件系统烧写步骤，详见海思文档。工具：开发板、usb转串口(dp9)、usb转网卡、网线、windows10系统+nfsAxe+SecureCRT 8.1、ubuntu18.04虚拟机海思文档+nfsAxe+SecureCRT 8.1资源网盘链接提取码：pzxg其中usb转串口用于通信、网卡用于nfs文件传输，也可以使用其他方法进行通信和文件传输，不做叙述。实物图

在过去的几年里，YOLO 已成为实时目标检测领域的主要范式，因为它们在计算成本和检测性能之间有效平衡。研究人员探索了 YOLO 的架构设计、优化目标、数据增强策略等，取得了显着进展。然而，对非最大抑制(NMS)进行后处理的依赖阻碍了YOLO的端到端部署，并对推理延迟产生不利影响。此外，YOLOs中各个组件的设计缺乏全面和彻底的检测，导致计算冗余明显，限制了模型的能力。它使次优效率，以及性能改进的巨