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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，源码狄马克序列公式源码每秒可处理帧。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，mse源码反编译你将体验到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，金额主图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，爱客源码最新提供了详细的指导，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，邀请统计源码教程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。
