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2023/5/23 更改 DoubleAttention 写法。
2023/10/12 更改博文，适配最新版添加方式。
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YOLO系列模型在目标检测领域有着十分重要的地位，随着版本不停的迭代，模型的性能在不断地提升，源码提供的功能也越来越多，那么如何使用源码就显得十分的重要，接下来通过文章带大家手把手去了解Yolov8（最新版本）的每一个参数的含义，并且通过具体的图片例子让大
IP地址 ：IP地址是指互联网协议地址，又译为网际协议地址，是IP协议提供的一种统一的地址格式，它为互联网上的每一个网络和每一台主机分配一个逻辑地址，以此来屏蔽物理地址的差异。 子网掩码 ：子网掩码又叫网络掩码、地址掩码、子网络遮罩，它用来指明一个IP地址
注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中一种重要的技术，它可以帮助模型更好地关注输入数据中的关键信息，从而提高模型的性能。注意力机制最早在自然语言处理领域的序列到序列（seq2seq）模型中得到广泛应用，后来逐渐扩展到了计算机视觉、语音识别等多个领域。
🚀🚀🚀手把手教程：教会你如何使用自己的数据集开展分割任务 🚀🚀🚀YOLOv8-seg创新专栏： 学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研； 1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg； 2）模型创新，提升分割性能； 3）独家自研模块助力分割； 番薯破损分割任务，自己手
YOLOV5是目前最火热的目标检测算法之一。YOLOV5为一阶段检测算法因此它的速度非常之快。可以在复杂场景中达到60祯的实时检测频率。 接下来本文将详细的讲述如何使用YOLOV5去训练自己的数据集 YOLOV5中使用了Tensorboard和Wandb来可视化训练，其中Wandb配置可以看这篇文章： Wand
YOLOV7训练自己的数据集整个过程主要包括：环境安装----制作数据集----参数修改----模型测试----模型推理 labelme标注的数据格式是VOC，而YOLOv7能够直接使用的是YOLO格式的数据，因此下面将介绍如何将自己的数据集转换成可以直接让YOLOv7进行使用。 1. 创建数据集 在data目录下新建
在这篇博文中，我们对YOLOv5模型进行微调，用于自定义目标检测的训练和推理。 深度学习领域在2012年开始快速发展。在那个时候，这个领域还比较独特，编写深度学习程序和软件的人要么是深度学习实践者，要么是在该领域有丰富经验的研究人员，或者是具备优秀编码技能
在上一篇文章中我们介绍了如何划分数据集，划分好之后我们的前期准备工作就已经全部完成了，下面开始训练自己的数据集吧！ 前期回顾： YOLOv5入门实践（1）——手把手带你环境配置搭建 YOLOv5入门实践（2）——手把手教你利用labelimg标注数据集
上一篇我们学习了如何利用labelimg标注自己的数据集，下一步就是该对这些数据集进行划分了。面对繁杂的数据集，如果手动划分的话不仅麻烦而且不能保证随机性。本篇文章就来手把手教你利用代码，自动将自己的数据集划分为训练集、验证集和测试集。一起来学习吧！ 前
本人从一个小白，一路走来，已能够熟练使用YOLOv5算法来帮助自己解决一些问题，早就想分析一下自己的学习心得，一直没有时间，最近工作暂时告一段落，今天抽空写点东西，一是为自己积累一些学习笔记，二是可以为一些刚接触YOLOv5算法的小白们提供一些参考，希望大家
