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在 YOLO x中,使用了解耦头部的方法，从而加快网络收敛速度和提高精度，因此解耦头被广泛应用于目标检测算法任务中。因此也想在YOLO v5的检测头部引入了解耦头部的方法，从而来提高检测精度和加快网络收敛，但这里与 YOLO x 解耦头部使用的检测方法稍微不同，在YOLO v5中引入的解耦头部依旧还是基于 anchor 检测的方法。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-451785.html
在YOLO x中，使用了解耦头部的方法，具体论文请参考：https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdf
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来源：投稿 作者：王同学 编辑：学姐 今天我们继续上次的YOLOv5参数解析，这次主要解析源码中train.py文件中包含的参数。 1.1\\\'--weights\\\' 1.2\\\'--cfg\\\' 1.3\\\'--data\\\' 1.4\\\'--hyp\\\' 1.5\\\'--epochs\\\' 1.6\\\'--batch-size\\\' 1.7\\\'--imgsz\\\', \\\'--img\\\', \\\'--img-size\\\' 1.8\\\'--rect\\\'🍀 1.9\\\'--resume\\\'🍀 1.10\\\'--nosave\\\' 1.11\\\'--nova
一、运行 1.视频 修改detect文件219行。 default=ROOT / \\\'data/images/3.mp4\\\' 2.调用摄像头 修改detect文件219行 3.图片 修改detect文件219行。 default=ROOT / \\\'data/images/3.jpg\\\' 二、库 Package Version absl-py 1.3.0 alabaster 0.7.12 applaunchservices 0.2.1 appnope 0.1.2 arrow 1.2.3 astroid 2.11.7 atomicwrites 1.4.0 attrs 22.1.0 autope
关于Yolo5训练自定义数据集，请参考此教程：YOLO5训练自定义数据集 完整项目（VS2022） 链接：https://pan.baidu.com/s/17jQUx-Dp0YYC4YWzYLs0AA?pwd=yzj9 提取码：yzj9 一 YOLO 导出ONNX模型 在export.py 中修改参数（如下图），运行导出ONNX 二 Yolov5Net.Scorer.dll文件设置及编译 C# ONNX模型推理dll库：
上篇说到RK3588编译OpenCV, 这篇记录一下跑通YOLO v5+DeepSORT的愉(chi)快(shi)历程. 如果本身缺少ffmpeg而编译了没有ffmpeg版本的OpenCV, 则视频无法读取. 解决方案参照CSDN, 首先安装ffmpeg: 之后安装一堆dev: libavcodec-dev 、libavformat-dev、libavutil-dev 、libavfilter-dev、 libavresample-dev、 libswresample
针对在人员密集区或相互拥挤场景下进行的行人目标检测时，因行人遮挡或人像交叠所导致的跟踪目标丢失、检测识别率低的问题，提出了一种融合注意力机制的改进 YOLO V5 算法。 通过引入注意力机制来深入挖掘特征通道间关系和特征图空间信息，进一步增强了对行人目标可
参考：Ubutntu下使用realsense d435i（三）：使用yolo v5测量目标物中心点三维坐标 欢迎大家阅读2345VOR的博客【D435i深度相机YOLO V5结合实现目标检测】🥳🥳🥳 2345VOR鹏鹏主页： 已获得CSDN《嵌入式领域优质创作者》称号👻👻👻，座右铭：脚踏实地，仰望星空🛹🛹🛹 本文章属于
realsense D455深度相机+YOLO V5结合实现目标检测（二）第二篇链接 可以实现将D435,D455深度相机和yolo v5结合到一起，在识别物体的同时，还能测到物体相对与相机的距离。 说明一下为什么需要做这个事情？1.首先为什么需要用到realsense D455深度相机? 因为他是普通的相机还加了一个
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标签分配（Label Assignment）标签分配策略是对训练过程中各个Anchor划分正负属性，并分配各自学习目标的策略方法，在整体上通过标签是否是非负即正可以分为硬标签分配和软标签分配。其中，硬标签分配可以分成静态分配策略和动态分配策略两类。 动态 静态分配策略 静态标
