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yolov5中增加了自适应锚定框（Auto Learning Bounding Box Anchors），而其他yolo系列是没有的。 一、默认锚定框 Yolov5 中默认保存了一些针对 coco数

0、写在最前： 此篇文章针对yolov5的6.0版本，4.0和5.0版本请看前面三篇的修改。 2022.02.18更新： 最新版的代码在windows下面导出onnx可能会失败，wi

2021.8.24 效果还是可以的，公司楼下： 一、简述 针对YOLOV5小目标识别部分做了算法改进： 1.修改了MODEL，增加了小目标检测层 2.修改了detect.py&#xf

目标检测 YOLOv5 - 损失函数的改进 flyfish 完整代码下载地址 该改进源码完全兼容原版的YOLOv5:v5版本，同时backbone支持mobilenetv3,shufflenetv2，原有的bac

摘要：本文详细介绍如何利用深度学习中的YOLO及SORT算法实现车辆、行人等多目标的实时检测和跟踪，并利用PyQt5设计了清新简约的系统UI界面，在界面中既可选择自己的视频、图片文件进行检测跟踪&#xf

论文地址：[2104.11892] A Survey of Modern Deep Learning based Object Detection Models (arxiv.org) 本文为上述论文的中文翻译，旨在

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前言 YOLOX踩坑记录，基于VOC数据集，本文将详细介绍训练测试模型评估的过程和个人遇到的所有报错 1、必要环境 Windows10python3.7CUDA10.1CUDNN7.6.5 2、安装 2.1

文章内容：如何在YOLOX官网代码中修改–置信度预测损失 环境：pytorch1.8 损失函数修改内容： （1）置信度预测损失更换：二元交叉熵损失替换为F