YOLOV5

个人体验yolov5最大的感觉就是惬意舒适。 比起object_detection 一个训练花费我10小时，一个只有1.1个小时（都是迁移训练） 一个检测速度等待了十几秒，一个只需0.01

YOLOv5代码注释版更新啦，注释的是最近的2021.07.14的版本，且注释更全 github: https://github.com/Laughing-q/yolov5_annotations Backbone

目标检测 YOLOv5 边框预测（bounding box prediction）
flyfish
代码在yolo.py
主要是这段代码
y x[i].sigmoid()
y[..., 0:2] (y[.

一直陷在物体检测的坑里出不来了。谁让这坑如此之深 ！ 继续加点深度 ！ 自己训练一个yolov5 object detect 模型 再跑跑 tensorRT 加速吧。
技术主题：
yolov5s 训

1 YOLOv5
在YOLOv4发布不到50天，“YOLOv5” 就问世了并且官方介绍的性能效果可以说相当好。只可惜YOLOv5当前只公布了代码没有相关的论文，只能通过YOLOv5的代码来了解其算法。其链接如下&#

YOLOV5：不懂代码也能使用YOLOV5跑项目：2021-09-12 一、文件夹结构介绍
文件结构： master文件夹结构： yolov5-master为yolo源码
yolov5

我最近对很火的元宇宙及其衍生概念进行了思考，虽然现在谈元宇宙落地还为时尚早，但是根据这个愿景反推回来很多的技术趋势和未来的发展方向还是值得关注的。下面是我的公众号原文：【AI行业进展研究与商业价值分析】

yolov5项目github地址：https://github.com/ultralytics/yolov5/
在跑test.py的时候报错：torch.nn.modules.module.ModuleAttrib

安全帽-工作服(反光衣)检测数据集和yolov4-5检测模型
目录
0.摘要
1.开源项目github链接
2.数据集详细情况
3.工作服(反光衣)数据集扩充方案
4.测试效果
5.说明 0.摘要
本文开源1个工作服(反光衣)检

目标检测 YOLOv5 - loss for objectness and classification
flyfish
下面两句位于utils/loss.py的ComputeLoss类中
BCEcls nn.BCEWithLogits