pytorch

1 VOC标签格式转yolo格式并划分训练集和测试集 我们经常从网上获取一些目标检测的数据集资源标签的格式都是VOC(xml格式)的，而yolov5训练所需要的文件格式是yolo(txt格式)的，这里就需要对xml格

一.Requirements
本教程所用环境：代码版本V3.0，源码下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5.git Pytorch：1.6.

学习前言
还有Pytorch版本的YoloX。
源码下载
https://github.com/bubbliiiing/yolox-pytorch 喜欢的可以点个star噢。
YoloX改进的部分（不完全）

本文所涉及到的yolov5网络为5.0版本，后续有需求会更新6.0版本。
CBAM注意力
# class ChannelAttention(nn.Module):
# def __init__(self, in_pla

注意
需要提前在Anaconda搭建好yolov5的环境，这里不做讲解。
数据集
口罩识别数据集下载 下载这个文件 下载完成后可以解压得到。虽然是混在一起，不过没关系。
数据集预处理
前往Roboflo

如何使用自己的coco格式数据集
之前看了一篇 https://blog.csdn.net/weixin_43823854/article/details/108980188 实现有点啰嗦，那些class 颜色不用管
data

前言 本篇是mmdetection源码解读第二篇，主要讲解mmdetection是初始化数据类的。本文以coco数据集为例，当然，源码解读不可能面面俱到，重要的是揣摩设计者的思想以及实现过

一、ValueError: numpy.ufunc size changed, may indicate binary incompatibility.
解决方案：numpy版本过高，输入如下三行命令&#xff1a

yolov5自定义数据集训练
源码：官方源码 教程所用环境：代码版本：V3.0 Pytorch：1.6.0 Cuda：10.1 python：3.6
准备数

PyTorch版YOLOv5目标检测：原理与源码解析
课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/31428
Linux创始人Linus Torvalds有一句名言&#xff1