YOLODet-PyTorch是端到端基于pytorch框架复现yolo最新算法的目标检测开发套件,旨在帮助开发者更快更好地完成检测模型的训练、精度速度优化到部署全流程。YOLODet-PyTorch以模块化的设计实现了多种主流YOLO目标检测算法,并且提供了丰富的数据增强、网络组件、损失函数等模块。
模型丰富:
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。
github地址:https://github.com/wuzhihao7788/yolodet-pytorch
检测效果图:
PP-YOLO检测效果图
YOLOv5检测效果图
YOLOv4检测效果图
您还没有登录,请您登录后再发表评论
PyTorch-YOLOv3-master是一个包含YOLOv3在pytorch环境下的完整实现的项目,它包括模型定义、训练脚本、数据预处理和后处理等所有必要的组件。 在该项目中,开发者通常会遇到以下几个关键知识点: 1. **模型结构**...
YOLOv3是其系列的第三个版本,由Joseph Redmon、Ali Farhadi等人于2018年提出,在YOLOv1和YOLOv2的基础上进行了优化,尤其在小目标检测和类别多样性上有了显著提升。本篇文章将深入探讨如何在PyTorch框架下实现YOLOv...
YOLOv4-PyTorch 是一个基于 Python 的深度学习框架,用于实现对象检测任务,特别是利用了YOLO(You Only Look Once)算法的第四代版本——YOLOv4。YOLOv4 在前几代的基础上进行了改进,提高了检测精度和速度,使其...
YOLO(You Only Look Once)系列算法是计算机视觉领域中广泛应用的目标检测模型,因其高效性和实时性而受到广泛关注。YOLOv8作为最新版本,优化了前几代的性能,进一步提升了检测速度和准确性。 首先,我们需要理解...
随着应用场景的多样化,特别是对于图像中的倾斜或旋转物体的检测需求增加,出现了对传统YOLO算法的改进,如YOLOv5中的旋转目标检测(Obb,即Oriented Bounding Box)。 YOLOv5的核心在于其网络架构,它采用了高效的...
YOLOv5是YOLO系列的最新版本,优化了模型架构,提升了检测速度和精度,特别适合于实时应用场景。PyTorch则是一个强大的深度学习库,提供了灵活的模型定义和高效的训练流程,使得开发者可以方便地利用其构建和优化...
YOLOv3是其系列的第三个版本,由Joseph Redmon和Ali Farhadi于2018年发布,它在YOLOv2的基础上进行了改进,尤其是在小目标检测和类别多样性方面取得了显著进步。本项目"PyTorch-YOLOv3-forTest-部分场景"着重展示了...
YOLO(You Only Look Once)系列算法自2016年首次提出以来,经历了多次迭代,从YOLOv1到YOLOv4,每次更新都带来了速度与精度的提升。YOLOv5作为其最新版本,继续发扬了快速检测和高精度的特性。它采用了SPP-Block...
《使用Yolov5实现老人摔倒检测算法:深入解析与实践》 在现代人工智能领域,目标检测技术在视频监控、安全防护等方面发挥着至关重要的作用。Yolov5作为目标检测算法的一种,以其高效、准确的特点深受开发者喜爱。...
YOLO(You Only Look Once)是一种流行的实时目标检测系统,自2016年首次提出以来,已经发展出多个版本,其中YOLOv5是最新且性能优异的一个版本。本项目“yolov5-pytorch-main.zip”包含了一个基于PyTorch实现的...
YOLOv5-Lite是YOLO(You Only Look Once)目标检测系列的一个轻量级版本,专为资源有限的设备如树莓派4B设计。YOLO是一种实时对象检测算法,以其快速和高精度而闻名。YOLOv5-Lite是在YOLOv5的基础上进行了优化,减少...
【基于Yolov5的Vue前端目标检测和训练可视化系统】是一个综合性的项目,它将深度学习技术与前端开发相结合,提供了一种直观的方式来进行目标检测任务,并且能够实时展示训练过程。该项目主要由两大部分构成:前端...
YOLOv5-OBB(Orientation Bound Box,定向边界框)是YOLO系列目标检测算法的一个扩展,专门处理带有角度的矩形目标。这个压缩包提供了一个可以直接运行的版本,适用于那些需要对旋转物体进行检测的场景。在理解这个...
YOLO V5是一种高效、准确的实时目标检测算法,它在图像识别领域有着广泛的应用。本项目主要关注如何使用YOLO V5来识别本地文件夹中的图片,并将识别后的结果进行输出。以下是对这一主题的详细阐述。 首先,YOLO...
YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测框架,源自Alexey Bochkovskiy、Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mark Liao在2020年提出的YOLO(You Only Look Once)系列算法。YOLOv5是该系列的最新版本,即v5.0,它在前几代的基础...
YOLOv8是YOLO系列的最新版本,这个压缩包文件包含的是YOLOv8模型的权重,这些权重用于训练后的模型,可以快速地对图像进行目标检测。 YOLOv8的目标检测算法是在之前的YOLO版本基础上进行优化的,旨在提高检测速度、...
# YOLOv5目标检测算法使用教程 YOLOv5是一种高效且准确的目标检测框架,基于PyTorch实现。本教程将引导你完成从数据标注到训练再到测试的全过程。 ## 一、数据标注 ### 1. 标注工具 使用`Labelimg`进行图像标注...
YOLOv4-tiny是YOLO(You Only Look Once)系列目标检测算法的一个轻量级版本,由Alexey Bochkovskiy、Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mark Liao于2020年提出。YOLO系列以其高效和准确的目标检测能力而闻名,而YOLOv4-...
首先,要确保你的环境已经正确安装了YOLOv5框架,包括PyTorch等依赖库。然后,你需要按照数据集的结构,将txt文件中的信息加载到模型的训练流程中。这通常涉及到编写数据预处理脚本,将txt文件解析为模型所需的输入...
YOLOv5是一种高效、快速的目标检测框架,尤其适合实时应用。它采用了You Only Look Once (YOLO)架构的最新版本,由Ultralytics团队开发并持续优化。在这个基于Python的示例中,我们将深入理解如何利用YOLOv5进行人脸...
相关推荐
PyTorch-YOLOv3-master是一个包含YOLOv3在pytorch环境下的完整实现的项目,它包括模型定义、训练脚本、数据预处理和后处理等所有必要的组件。 在该项目中,开发者通常会遇到以下几个关键知识点: 1. **模型结构**...
YOLOv3是其系列的第三个版本,由Joseph Redmon、Ali Farhadi等人于2018年提出,在YOLOv1和YOLOv2的基础上进行了优化,尤其在小目标检测和类别多样性上有了显著提升。本篇文章将深入探讨如何在PyTorch框架下实现YOLOv...
YOLOv4-PyTorch 是一个基于 Python 的深度学习框架,用于实现对象检测任务,特别是利用了YOLO(You Only Look Once)算法的第四代版本——YOLOv4。YOLOv4 在前几代的基础上进行了改进,提高了检测精度和速度,使其...
YOLO(You Only Look Once)系列算法是计算机视觉领域中广泛应用的目标检测模型,因其高效性和实时性而受到广泛关注。YOLOv8作为最新版本,优化了前几代的性能,进一步提升了检测速度和准确性。 首先,我们需要理解...
随着应用场景的多样化,特别是对于图像中的倾斜或旋转物体的检测需求增加,出现了对传统YOLO算法的改进,如YOLOv5中的旋转目标检测(Obb,即Oriented Bounding Box)。 YOLOv5的核心在于其网络架构,它采用了高效的...
YOLOv5是YOLO系列的最新版本,优化了模型架构,提升了检测速度和精度,特别适合于实时应用场景。PyTorch则是一个强大的深度学习库,提供了灵活的模型定义和高效的训练流程,使得开发者可以方便地利用其构建和优化...
YOLOv3是其系列的第三个版本,由Joseph Redmon和Ali Farhadi于2018年发布,它在YOLOv2的基础上进行了改进,尤其是在小目标检测和类别多样性方面取得了显著进步。本项目"PyTorch-YOLOv3-forTest-部分场景"着重展示了...
YOLO(You Only Look Once)系列算法自2016年首次提出以来,经历了多次迭代,从YOLOv1到YOLOv4,每次更新都带来了速度与精度的提升。YOLOv5作为其最新版本,继续发扬了快速检测和高精度的特性。它采用了SPP-Block...
《使用Yolov5实现老人摔倒检测算法:深入解析与实践》 在现代人工智能领域,目标检测技术在视频监控、安全防护等方面发挥着至关重要的作用。Yolov5作为目标检测算法的一种,以其高效、准确的特点深受开发者喜爱。...
YOLO(You Only Look Once)是一种流行的实时目标检测系统,自2016年首次提出以来,已经发展出多个版本,其中YOLOv5是最新且性能优异的一个版本。本项目“yolov5-pytorch-main.zip”包含了一个基于PyTorch实现的...
YOLOv5-Lite是YOLO(You Only Look Once)目标检测系列的一个轻量级版本,专为资源有限的设备如树莓派4B设计。YOLO是一种实时对象检测算法,以其快速和高精度而闻名。YOLOv5-Lite是在YOLOv5的基础上进行了优化,减少...
【基于Yolov5的Vue前端目标检测和训练可视化系统】是一个综合性的项目,它将深度学习技术与前端开发相结合,提供了一种直观的方式来进行目标检测任务,并且能够实时展示训练过程。该项目主要由两大部分构成:前端...
YOLOv5-OBB(Orientation Bound Box,定向边界框)是YOLO系列目标检测算法的一个扩展,专门处理带有角度的矩形目标。这个压缩包提供了一个可以直接运行的版本,适用于那些需要对旋转物体进行检测的场景。在理解这个...
YOLO V5是一种高效、准确的实时目标检测算法,它在图像识别领域有着广泛的应用。本项目主要关注如何使用YOLO V5来识别本地文件夹中的图片,并将识别后的结果进行输出。以下是对这一主题的详细阐述。 首先,YOLO...
YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测框架,源自Alexey Bochkovskiy、Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mark Liao在2020年提出的YOLO(You Only Look Once)系列算法。YOLOv5是该系列的最新版本,即v5.0,它在前几代的基础...
YOLOv8是YOLO系列的最新版本,这个压缩包文件包含的是YOLOv8模型的权重,这些权重用于训练后的模型,可以快速地对图像进行目标检测。 YOLOv8的目标检测算法是在之前的YOLO版本基础上进行优化的,旨在提高检测速度、...
# YOLOv5目标检测算法使用教程 YOLOv5是一种高效且准确的目标检测框架,基于PyTorch实现。本教程将引导你完成从数据标注到训练再到测试的全过程。 ## 一、数据标注 ### 1. 标注工具 使用`Labelimg`进行图像标注...
YOLOv4-tiny是YOLO(You Only Look Once)系列目标检测算法的一个轻量级版本,由Alexey Bochkovskiy、Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mark Liao于2020年提出。YOLO系列以其高效和准确的目标检测能力而闻名,而YOLOv4-...
首先,要确保你的环境已经正确安装了YOLOv5框架,包括PyTorch等依赖库。然后,你需要按照数据集的结构,将txt文件中的信息加载到模型的训练流程中。这通常涉及到编写数据预处理脚本,将txt文件解析为模型所需的输入...
YOLOv5是一种高效、快速的目标检测框架,尤其适合实时应用。它采用了You Only Look Once (YOLO)架构的最新版本,由Ultralytics团队开发并持续优化。在这个基于Python的示例中,我们将深入理解如何利用YOLOv5进行人脸...