yolo

前言
YOLO官网：https://github.com/pjreddie/darknet YOLO及You Only Look Once，是一种目标检测算法，目标检测任务的目标是找到图像中的所有感兴

先看精度效果：
Yolo-Fastest-1.1 Pedestrian detection EquipmentSystemFrameworkRun timeRaspberrypi 3BLinux(arm64)ncnn62ms Network

原先公司的项目使用darknet进行训练，所有数据使用 Darknet标注工具 标注，生活快乐幸福。这几天yolox刷屏，想着怎么用现有的数据进行训练 ，不想重新标注了呀，还

YOLOv3 从入门到部署：（二）YOLOv3网络模型的构建（基于yolo-fastest-xl）
目录
在这篇博客里，我们以yolo-fastest-xl

基于神经网络的目标检测方法，可以分为两类：1）两阶段目标检测R-CNNSPP-NetFast R-CNNFaster R-CNNR-FCNMask R-CNN等
2）单阶段目标检测
S

1. 拉取代码
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
2. 模型测试
import torch#

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdf 代码：https://github.com/tianzhi0549/FCOS/
https://github.com/shangl

目录
YOLOv3的改进
1. YOLOv3的第一个改进是网络的结构的改变
2. YOLOv3的第二个改进是多尺度训练
YOLOv3代码实战
1. 数据集标注
2. 数据预处理
YOLO系列总结 大家好，我是羽峰&#

目标检测 YOLOv5根据配置改变网络的深度和宽度
flyfish
深度可以理解为网络的层数 宽度可以理解为网络层输出通道的大小
以配置文件 yolov5s.yaml 为例
# parameters
nc: 80 # number o

1、backbone 是指用于在imagenet数据集上预训练的结构，用于提取图片特征。用于GPU：vgg,resnet,densenet;用于CPU:squeezeNet,mobilenet,shuffleNet