1.YOLOv1详解
2.yolo5参数说明
3.windows10或linux搭建YOLOX训练环境，看源并训练VOC2007数据集
4.YOLOX目标检测实战：LabVIEW+YOLOX ONNX模型实现推理检测（含源码）
5.YOLOv7（目标检测）入门教程详解---检测，码y码推理，看源训练
6.深度学习目标检测系列：一文弄懂YOLO算法|附Python源码

YOLOv1详解

            从目标检测任务（Object Detection Task）发展来看，主要有两类方法。一类是R-CNN系列及其类似算法，称为two-stage，将目标检测任务分为边界框回归和物体分类两个模块。虽然模型前面大量的提取特征以及候选框的选取都是单个网络完成，但回归和分类任务毕竟还是分开的，分开训练造成网络较难收敛，且预测时速度慢，但准确度较高。另一类是本文描述以及后面会更新换代的YOLO算法，称为one-stage，将目标检测任务单纯看做回归任务。YOLOv1使用端到端的网络训练模型，速度快，但准确度相对低些，主要用于实时检测，例如视频目标检测。

             由于YOLOv1是端到端进行训练，因此YOLOv1只有一条单一的网络分支。YOLOv1输入为 的图像，经过一个修改的GoogLeNet网络（网络到底什么样的其实不用管，只要知道是一堆卷积和池化的堆叠即可），后面接一些全连接层（同样无所谓接什么全连接层，看下参数或者源码就直接懂了），最后接到一个 的全连接层，直接reshape为 （这里reshape成这样是有意图的，具体参见下面部分）。

            YOLOv1将一张图像（例如 ）划分为 个网格（YOLOv1中 ，如下图所示），一共 个网格。

            损失函数有多个部分，我们现在把它们分开来说，后面直接挨个加起来即可。

             第一部分如下所示，计算预测边界框和GT框中心点之间的差距。其中 表示第 个网格的第 个边界框是否负责一个物体，是为1，不是为0。

             第二部分类似第一部分，主要计算预测宽高和GT宽高损失。这里加上根号表示大边界框小偏差应该比小边界框小偏差更重要。

             第三部分计算对于每个边界框的置信度分数与预测的置信度分数之间差距。 表示置信度分数， 表示预测的边界框和对应GT框的IoU。

             最后一部分计算类概率损失， 表示当网格中没有物体时不惩罚。

        其中， ， 。

        论文原文： /hackernoon/understanding-yolo-f5abbc

        NMS参考： /presentation/d/1aeRvtKGKHdD5lg6Hgyhx5rPq_ZOsGjG5rJ1HP7BbA/pub?码y码start=false&loop=false&delayms=#slide=id.p

yolo5参数说明

       在尝试使用yolo5进行图像识别时，我最初主要依赖GitHub上的看源hpc案例，但对加载模型时的码y码android studio 实例源码某些参数感到困惑。为了解答疑问，看源我直接查看了yolo训练模型的码y码源代码，从而揭示了这些参数的看源含义。

       首先，码y码conf_thres，看源即置信度阈值，码y码它决定推理结果的看源显示条件。当预测概率超过此阈值时，码y码才会显示结果。看源这个阈值的设定直接影响了识别的精度和召回率。

       其次，iou_thres是交并比阈值，用于衡量预测框与真实框的重叠程度。阈值增大时，可能导致对同一物体的多个预测被视为多个物体，反之，阈值减小时，可能会合并多个不同的自做CQM1H解密源码物体预测为一个。这个参数影响了检测的精确性和完整性。

       max_det则控制每个类别允许的最大检测数量，如果设置为1，意味着只保留预测概率最高的一个结果。这对于避免重复检测非常关键。

       最后，agnostic_nms是关于类别无关NMS（Non-Maximum Suppression）的选择。默认情况下为false，即进行类别相关的NMS。如果设为true，会在不同类别间进行NMS，避免了如足球和排球这类相似物体的混淆，只保留最匹配的预测框。

windows或linux搭建YOLOX训练环境，并训练VOC数据集

       本文旨在为Windows 或Linux用户提供YOLOX训练环境的搭建步骤，主要依赖于github.com/Megvii-BaseD...的代码。在开始前，请确保已安装CUDA和CUDNN，如需安装请自行查阅相关资料。

       一、系统配置

       对于首次安装者，可以参考blog.csdn.net/weixin_...的指南。

       1. 配置国内Anaconda镜像源，jsp数据库课程设计源码以加速软件包的下载。非必须，但可提高下载速度。

       2. 环境搭建

       首先，创建一个新的虚拟环境。推荐使用PyTorch 1.7或1.8版本，过高的版本可能会导致问题，而过低的版本可能不兼容YOLOX。

       （3）通过git clone或手动下载YOLOX源码，进入解压后的文件夹，执行编译安装。

       注意：在安装过程中，删除yolox文件夹中requirenments.txt中的torch行，因为已安装PyTorch。

       （5）使用demo.py进行环境验证，检查是否成功安装。

       若需要，可以从官网下载预训练模型（如yolox_s.pth），通过迅雷等工具下载并放置在weights文件夹。

       3. 训练VOC

       本文以VOC为例，其他数据集的处理方法类似。首先，下载并解压VOC 的期货合约交易软件开发源码数据集（包含训练集、验证集和测试集），将它们的VOCdevkit文件夹合并到yolox/datasets目录下。

       （3）使用labelimg打标签，按照VOC格式组织数据，然后编写代码划分训练集和验证集。

       在exps/example/yolox_voc目录下的yolox_voc_s.py中，删除VOC部分，仅保留VOC数据进行训练。

       修改toos/train.py的配置参数，根据实际情况调整路径，同时在yolox/data/datasts/voc.py中更新annotation路径获取代码。

       4. 开始训练

       在yolox文件夹内启动cmd，激活虚拟环境后开始训练。训练过程会显示相关输出。

       5. 解决常见问题

       在训练过程中，如果遇到报错，需根据错误信息进行相应的调试和解决。

YOLOX目标检测实战：LabVIEW+YOLOX ONNX模型实现推理检测（含源码）

       LabVIEW实现YOLOX目标检测

       本文将介绍如何利用LabVIEW进行YOLOX目标检测的实战操作。YOLOX是由旷视科技开源的高性能实时目标检测网络，通过将解耦头、数据增强、无锚点及标签分类等领域的优秀进展与YOLO进行集成，实现了超越YOLOv3、易语言画板载入图片源码YOLOv4和YOLOv5的性能，并保持了极高的推理速度。本文将主要关注如何在LabVIEW中部署YOLOX的ONNX模型进行推理。

       一、环境搭建

       部署环境：所需环境包括LabVIEW软件，以及YOLOX ONNX模型。

       LabVIEW工具包：安装LabVIEW ONNX工具包，以实现与ONNX模型的交互。

       二、模型的获取与转化

       方式一：直接下载ONNX模型。访问GitHub仓库获取YOLOX的ONNX模型，链接如下：github.com/Megvii-BaseD...

       方式二：将训练好的模型pth转换为ONNX。通过下载YOLOX源码、安装库、从基准表下载预训练模型，然后使用特定指令将pth模型转换为ONNX格式。具体步骤如下：

        1. 安装YOLOX：在YOLOX-main文件夹中执行命令行指令。

        2. 安装pycocotools。

        3. 下载预训练模型：使用指定链接下载模型文件至特定路径。

        4. 将模型pth转换为ONNX：执行相关命令。

       三、LabVIEW实现YOLOX ONNX推理检测

       加载模型：将转换后的ONNX模型放置至LabVIEW项目中的model文件夹内，配置LabVIEW程序加载模型。

       目标检测实现：使用LabVIEW ONNX工具包中的Create_Session.vi加载模型，并选择CPU、CUDA或TensorRT进行推理加速。通过查看模型结构、加载模型及实现目标检测，最终输出检测结果。

       四、源码及模型下载

       链接：访问百度网盘下载相关源码与模型，链接如下：pan.baidu.com/s/1FMRH1F...

       总结：本文详细介绍了在LabVIEW中实现YOLOX目标检测的全过程，包括环境搭建、模型获取与转化、LabVIEW实现推理检测以及源码下载。希望对读者在LabVIEW与人工智能技术应用方面有所帮助。如有疑问或讨论，欢迎在评论区留言，同时也欢迎加入技术交流群。

YOLOv7（目标检测）入门教程详解---检测，推理，训练

       本文将深入探讨YOLOv7在目标检测领域的应用，从环境搭建到实际操作进行全面解析。首先，我们回顾了前一篇文章的内容，强调了已安装完毕的YOLOv7外部环境，为实战检测、推理和训练阶段铺平道路。

       进入实战阶段，我们通过GitHub链接下载了YOLOv7源码，确保代码的最新性和兼容性。下载后，我们使用cmd命令行工具进入源码目录，并激活所需的虚拟环境，通过安装命令确保所有依赖包得以顺利部署。这一步骤确保了我们具备了执行检测、推理和训练操作所需的全部软件环境。

       接下来，我们专注于检测功能的实现。通过在虚拟环境中执行特定命令，我们启动了检测过程。值得注意的是，检测过程支持GPU和CPU两种设备选项，这取决于我们的硬件配置。利用GPU进行检测能显著提升处理速度，尤其是在大规模数据集上。

       在完成检测后，我们能够通过访问特定目录下的结果文件夹，查看检测结果。这些结果展示了YOLOv7在目标识别和定位上的高效性能，直观地反映了模型的检测能力。

       转向训练阶段，我们遵循了详细的步骤，包括数据集的准备和预处理，以及训练配置文件的编写。我们使用了特定的软件工具进行格式转换，确保数据集符合YOLOv7模型的输入要求。接着，我们配置了训练所需的参数，并使用python命令启动训练过程。经过一段时间的迭代优化，我们得到了训练结果，并从中挑选出最优权重文件用于实际应用。

       推理阶段，我们借助已训练的模型对新数据进行处理，这与检测阶段的过程相似，但关注点在于模型应用的实际场景。我们创建了专门的文件夹用于存储待处理的和视频，然后通过简单的命令行操作，实现了模型对这些数据的高效处理。

       最后，我们对整个流程进行了总结，强调了YOLOv7在目标检测领域的强大性能和灵活性。尽管本文主要关注于Python环境下的实践，但对于希望在C++环境中应用YOLOv7的读者，后续文章将提供额外的指导和资源。总体而言，本文旨在为读者提供全面、深入的YOLOv7实战指南，帮助其在实际项目中高效利用这一先进的目标检测工具。

深度学习目标检测系列：一文弄懂YOLO算法|附Python源码

       深度学习目标检测系列：一文掌握YOLO算法

       YOLO算法是计算机视觉领域的一种端到端目标检测方法，其独特之处在于其高效性和简易性。相较于RCNN系列，YOLO直接处理整个图像，预测每个位置的边界框和类别概率，速度极快，每秒可处理帧。以下是YOLO算法的主要特点和工作流程概述：

       1. 训练过程：将标记数据传递给模型，通过CNN构建模型，并以3X3网格为例，每个单元格对应一个8维标签，表示网格中是否存在对象、对象类别以及边界框的相对坐标。

       2. 边界框编码：YOLO预测的边界框是相对于网格单元的，通过计算对象中心与网格的相对坐标，以及边界框与网格尺寸的比例来表示。

       3. 非极大值抑制：通过计算IoU来判断预测边界框的质量，大于阈值（如0.5）的框被认为是好的预测。非极大值抑制用于消除重复检测，确保每个对象只被检测一次。

       4. Anchor Boxes：对于多对象网格，使用Anchor Boxes预先定义不同的边界框形状，以便于多对象检测。

       5. 模型应用：训练时，输入是图像和标签，输出是每个网格的预测边界框。测试时，模型预测并应用非极大值抑制，最终输出对象的单个预测结果。

       如果你想深入了解并实践YOLO算法，可以参考Andrew NG的GitHub代码，那里有Python实现的示例。通过实验和调整，你将体验到YOLO在目标检测任务中的强大功能。