传送门：YOLODet-pytorch提供丰富的模型，涵盖最新YOLO检测算法的复现，包含YOLOv5、YOLOv4、PP-YOLO、YOLOv3等YOLO系列目标检测算法。wuzhihao7788/yolodet-pytorch
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【深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5&Yolox核心基础知识完整讲解】 Yolo（You Only Look Once）系列是目标检测领域非常热门的算法，从Yolov3到Yolov4、Yolov5，再到最新的Yolox，这一系列算法在不断提升目标...
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YOLODet-PyTorch-yolov5的安装过程主要涉及以下几个方面： 首先，我们需要了解YOLODet-PyTorch-yolov5是一个基于PyTorch框架的深度学习模型，用于目标检测任务。yolov5是一种流行的目标检测算法，以速度快、精度高...
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YOLODet提供了丰富的模型，涵盖最新YOLO检测算法的复现，包含YOLOv5、YOLOv4、PP-YOLO、YOLOv3等YOLO系列目标检测算法。 高灵活度： YOLODet通过模块化设计来解耦各个组件，基于配置文件可以轻松地搭建各种检测模型...
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1.YOLOV3 2.YOLOV4 3.YOLOV5
YOLOv5网络结构图-visio源文件，可直接编辑修改
这个系列已经发展到了多个版本，包括YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4以及最新的YOLOv8。YOLO系列算法以其高效的检测速度和相对准确的性能在计算机视觉领域广泛应用，特别是在实时视频分析和移动设备上。 标题提到的"yolov8...
将 YOLO v4、YOLOv3、YOLO tiny .weights 转换为 .pb、.tflite 和 trt 格式，以用于tensorflow、tensorflow lite、tensorRT。 演示代码： # Convert darknet weights to tensorflow ## yolov4 python save_model.py ...
超全YOLO部署全家桶项目正是针对这一需求而开发的，它提供了包含YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5、YOLOv3等版本的完整源码，通过TensorRT进行优化和部署。 这些源码包含了将YOLO模型转换为TensorRT引擎的详细步骤，...
YOLOv4的主要贡献在于它对前几代YOLO模型的改进，包括网络结构的优化、新特征提取模块的引入以及损失函数的调整。 CSPDarkNet53是YOLOv4的核心部分，它是基于DarkNet53网络的一种变体。DarkNet53是一个深度卷积神经...
YOLOv8-OBB是一种基于YOLO（You Only Look Once）系列的深度学习模型，专门用于执行旋转目标检测。在传统的目标检测任务中，模型通常假设边界框是矩形，但在许多实际应用中，如遥感图像分析、车牌识别或倾斜建筑物...
4. **YOLOv5m6**：同样，这个版本可能是在YOLOv5m的基础上进行了网络结构的调整，可能包含更多的特征层，以增强模型对复杂场景的理解能力。 5. **YOLOv5l**："l"代表"large"，是YOLOv5系列中的大型模型，拥有更大的...
YOLOv7和v8则进一步探索了自动化神经架构搜索（NAS）以寻找最优网络结构，力求在速度与精度之间找到更好的平衡点。 YOLO在各个领域的应用广泛，包括自动驾驶、机器人、视频监控、医疗诊断、遥感、安全监控、制造业...
YOLO系列算法自推出以来不断进化，从最初的YOLOv1到YOLOv5，再到YOLOv8和YOLOv10，算法的准确性不断提高，速度和效率也得到了显著优化。GC10-DET数据集作为一个专用训练资源，包含有1833张训练图像和459张验证图像，...
YOLOv3是YOLO系列的第三个版本，由Joseph Redmon、Ali Farhadi等人在2018年提出，它在YOLOv1和YOLOv2的基础上进行了改进，提升了目标检测的精度和速度。本教程将详细讲解如何使用PyTorch框架来实现YOLOv3，并提供...
YOLO系列算法经过多次迭代，如YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3和YOLOv4，不断优化检测性能和速度。 2. **PyTorch框架**：PyTorch是Facebook开源的一个深度学习框架，以其易用性、灵活性和强大的动态计算图功能而受到广泛...
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