1.深度学习目标检测系列:一文弄懂YOLO算法|附Python源码
2.yolo5参数说明
3.YOLOv5实现佩戴安全帽检测和识别(含佩戴安全帽数据集+训练代码)
4.YOLO 系列基于YOLO V8的源码高速公路摄像头车辆检测识别系统python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码
5.用Python+OpenCV+Yolov5+PyTorch+PyQt开发的车牌识别软件(包含训练数据)
6.如何利用yolov5训练自定义数据集
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。源码相较于RCNN系列,源码YOLO直接处理整个图像,源码预测每个位置的源码边界框和类别概率,速度极快,源码binder源码android每秒可处理帧。源码以下是源码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,源码并以3X3网格为例,源码每个单元格对应一个8维标签,源码表示网格中是源码否存在对象、对象类别以及边界框的源码相对坐标。 2. 边界框编码:YOLO预测的源码边界框是相对于网格单元的,通过计算对象中心与网格的源码相对坐标,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,疯狂拓客源码你将体验到YOLO在目标检测任务中的强大功能。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hpc案例,但对加载模型时的某些参数感到困惑。为了解答疑问,我直接查看了yolo训练模型的源代码,从而揭示了这些参数的含义。
首先,conf_thres,即置信度阈值,它决定推理结果的显示条件。当预测概率超过此阈值时,才会显示结果。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,易语言网络源码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。
YOLOv5实现佩戴安全帽检测和识别(含佩戴安全帽数据集+训练代码)
这篇文章详细介绍了如何利用YOLOv5实现佩戴安全帽的检测与识别,以应对安全生产中的重要问题。作者分享了基于目标检测的识别方法,以及对YOLOv5s进行了轻量化处理,以适应Android平台的实时性能需求。通过2W+的佩戴安全帽数据集进行训练,最终模型在YOLOv5s的基础上,mAP_0.5达到了0.,轻量化后的yolov5s版本性能也相对理想。Python版本的Demo展示了识别效果,而Android版本的APP也已实现,能够在普通手机上实现实时检测。整个项目提供了数据集和训练代码,方便开发者和企业实现对员工佩戴安全帽的智能监控。
YOLOv5在佩戴安全帽检测中的应用教程
1. 目标:为保障安全,通过YOLOv5构建高效的安全帽检测系统,确保员工正确佩戴,降低事故风险。
2. 方法:博主分享了两种识别策略,一是直接作为目标检测类别,二是先头部检测后分类。选择基于目标检测的策略,利用YOLOv5进行模型训练,其YOLOv5s的模型在手机端也进行了优化,yolov5s版本的性能显著提升。
3. 数据集:2W+的佩戴安全帽数据集是训练的关键,包含了详细说明和下载链接。
4. 训练步骤:从数据准备、模型配置到训练过程,棋牌源码在哪买提供了详细的指导,包括YOLOv5的使用、轻量化模型的创建和Anchor的调整。
5. 结果展示:Python版本的Demo展示了识别准确度,而Android版本的APP实现了实时检测,为现场应用提供了便利。
6. 获取资源:项目源码包含数据集和训练代码,为开发者提供了完整的解决方案。
YOLO 系列基于YOLO V8的高速公路摄像头车辆检测识别系统python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码
基于YOLO V8的高速公路摄像头车辆检测识别系统
这款高精度系统利用YOLO V8算法进行车辆识别和定位,适用于公路监控,支持、视频和摄像头输入。系统采用YOLO V8数据集训练,Pyqt5构建界面,兼容ONNX和PT模型。功能包括模型导入、参数调整、图像上传与检测、结果可视化、导出以及结束检测。无论是单张、视频还是摄像头,系统都能有效处理并展示检测结果。 系统优势在于其易安装、速度快和准确性高,得益于新的backbone、Anchor-Free检测头和改进的损失函数。演示了、视频和摄像头检测操作,以及检测结果的Excel导出功能。通过BIT-Vehicle车辆数据集进行训练,该数据集包含多类车辆,php档案源码展示了模型的训练效果和性能评估。 获取全部源码、UI界面、数据集和训练代码,请访问下方公众号获取下载链接:AI算法与电子竞赛,发送YOLO系列源码。注意,该代码基于Python3.8,运行需要按照requirements.txt配置环境。用Python+OpenCV+Yolov5+PyTorch+PyQt开发的车牌识别软件(包含训练数据)
这款基于Python、OpenCV、Yolov5、PyTorch和PyQt的车牌识别软件能实现实时和视频的车牌识别。下面是一个直观的演示过程:
要开始使用,首先下载源码并安装依赖。项目中的requirements.txt文件列出了所需的库版本,建议按照该版本安装,以确保所有功能正常运行。安装完成后,运行main.py即可启动软件。
软件启动后,模型会自动加载,之后你可以从test-pic和test-video文件夹中选择待识别的或视频进行操作。点击“开始识别”按钮,软件将对所选文件进行处理。
软件的开发思路是这样的:收集包含车牌的,使用labelimg进行标注,然后利用yolov5进行车牌定位模型的训练。接着,仅针对车牌的使用PyTorch训练内容识别模型。车牌颜色则通过OpenCV的HSV色域分析。为了提高识别准确度,识别前会对定位后的车牌进行透视变换处理,但这一步可以视训练数据的质量和多样性进行调整。
界面设计方面,PyQt5库被用于实现,主要挑战是将numpy数据转换为QPixmap以便在界面上显示。为了实现实时识别,需要预先加载定位和车牌识别模型,并对yolov5的detect.py文件进行一些定制。
这个模型在测试时主要针对蓝色车牌,对质量较高的有较高的识别率。然而,如果读者有更优秀的模型,可以直接替换res文件夹中的content_recognition.pth模型文件,以适应更多场景。
如何利用yolov5训练自定义数据集
一、前言
本文介绍如何利用yolov5算法训练自定义数据集,并应用于项目中解决复杂场景下的目标检测问题。
二、yolov5训练的大致流程
1. 准备数据和标签,确保数据和标签一一对应。
2. 编写数据配置文件(data.yaml),配置训练集和验证集路径,设定类别数量和名称。
3. 打开yolov5源码,编辑train.py文件进行相关配置。
4. 开始训练,得到最佳模型权重(best.pt)和最后模型权重(last.pt)。
三、具体步骤
1. 制作YOLOv5格式数据集
准备数据和标签,使用LabelImg标注数据,并建立自定义数据集文件夹,设置文件结构,包括训练集、验证集、测试集的和标签文件。
制作数据配置文件data.yaml,详细配置训练集和验证集路径,类别数量和名称。
2. 修改文件
调整模型配置文件(yolov5s.yaml)中nc(类别数量)值,根据自定义数据集情况修改。
调整train.py文件参数,包括batch-size等。
将预训练权重文件放入weights文件夹。
3. 训练模型
进入虚拟环境,下载项目所需库。
训练过程包括下载依赖库、运行命令开始训练。
使用best.pt模型、预训练模型或从头开始训练。
4. 测试模型
使用自定义数据集中的测试集进行模型测试,查看检测效果。
评估模型性能,如mAP值,确保模型在自定义数据集上的表现。
四、总结
yolov5算法训练流程相对简便,通过合理设置和调整,能够有效训练出性能优秀的模型。希望读者能够成功应用至自己的项目中,与我分享训练经验,共同探讨。
VS编译部署libtorch-yolov5推理运行自己训练的权重文件/模型(CPU和GPU版本)
本文主要介绍了如何在Visual Studio (VS)环境中部署libtorch-yolov5,以便运行自己训练的权重文件或模型,包括CPU和GPU版本。首先,需要确保VS环境已经配置好libtorch和opencv,并且版本与PyTorch匹配。接下来,通过torchscript将.pt模型转换为可用格式,然后在VS项目中集成libtorch-yolov5源码,进行代码优化和参数调整以适应不同尺寸的输入。最后,无论是CPU还是GPU版本,都需进行相应的模型导出和参数修改,以便运行和生成.exe文件。如有任何问题或需要测试代码,作者欢迎读者在评论区交流。 1. 模型转换与项目集成 如果你已经有了GPU模型,可以跳过模型转换步骤。首先,使用export.py脚本,根据自己的数据集.yaml文件和训练权重文件调整参数。导出后,将模型文件复制到VS项目中相应的文件夹。 2. VS项目设置 从官方下载libtorch-yolov5源码,将其文件夹复制到VS项目中。在代码中,可能需要对Run()和main()函数进行修改以支持不同尺寸的输入和标签文件路径。 3. 运行与测试 修改运行代码中的参数,包括模型文件路径、路径和尺寸,然后运行。CPU版本和GPU版本的模型导出和推理方法稍有不同,但最终都能成功生成推理结果。 4. 交流与支持 作者鼓励读者在评论区提问,私信也是一种沟通方式,作者会尽快回复并提供测试代码。YOLOV5S 6.0 模型结构解析
yolov5作为广为人知的通用目标检测方法,其版本不断迭代,现已达到6.0。相较于之前的版本,6.0在结构上存在一些变动。由于yolov5解析config的代码较为抽象,调整连接结构变得较为复杂。本文旨在提供yolov5s 6.0的模型结构示意图以及相应的常规代码实现。
yolo模型主要包含以下几部分:
详细分析和代码实现将在下文中展开。
为了简化ONNX图,建议使用onnx-simplify工具,避免电路图的干扰。yolov5源代码中可通过export.py输出简化后的ONNX图,使用netron打开,结构清晰可见。
对于yolov5s 6.0的代码结构,虽然整体设计简洁,但在初始转换阶段,对于对齐每层输出结果的调整花费了较多时间。代码命名方法为N_1,2,3,此处的命名方法在实现中可能显得冗长,但最终验证结果已得到确认。
详细代码实现和解析将在后续部分进行深入探讨。
《YOLOv5全面解析教程》十二,Loss 计算详细解析
在YOLOv5的训练过程中,Loss计算起着关键作用。这些损失函数主要包括分类损失(cls_loss)、置信度损失(obj_loss)和边界框损失(box_loss),它们协同工作以优化模型的性能,确保模型能够准确识别对象并定位其在图像中的位置。
源码中的loss函数设计策略颇值得探究,如smooth_BCE,这是一种用于分类和检测问题的标签平滑技术,旨在防止过拟合。此外,FocalLoss和QFocalLoss是针对样本不平衡和困难样本学习的改进,FocalLoss通过降低简单样本权重,聚焦于困难样本,而QFocalLoss则进一步推广了这一思路。
在ComputeLoss类中,__init__函数和build_targets函数是理解Loss计算的核心部分。__init__函数中引入了实验性的BCEBlurWithLogitsLoss,而build_targets则负责根据GT和anchor的特性筛选出正样本,用于后续的损失计算。这个过程涉及复杂的矩阵操作和坐标匹配,对于理解PyTorch或Oneflow的用户可能有一定挑战,但深入研究代码注释有助于理解。
总之,YOLOv5中的ComputeLoss类是核心代码实现,尽管包含许多细节,但通过逐步分析和理解,这些复杂的计算机制会逐渐明朗。继续关注我们的项目,获取最新动态,共同探索YOLOv5的Loss计算细节。