AI计算机视觉笔记十五：编写检测的yolov5测试代码
若该文为原创文章，转载请注明原文出处。 通过detect.py代码测试通过后，阅读detect.py代码发现，有些难以看懂，看得有点蒙蒙的， 所以编写了一个简单的测试程序。 代码如下： import cv2 import numpy as np import torch import time import pandas as pd class My_detector: d...
AI计算机视觉笔记十四：YOLOV5环境搭建及测试全过程
若该文为原创文章，转载请注明原文出处。 记录yolov5从环境搭建到测试全过程。 一、运行环境 1、系统：windows10 （无cpu) 2、yolov5版本：yolov5-5.0 3、python版本：py3.8 在创建虚拟环境前需要先把miniconda3和pytorch安装好。 二、虚拟环境搭建 1、打开Anaconda Powershell Prompt(minicon...
VariFocalNet | IoU-aware同V-Focal Loss全面提升密集目标检测(附YOLOV5测试代码)（二）
4 损失函数VFNet的训练是由以下的loss函数来监督的:其中和分别为FPN每一级特征图上位置的c类IACS的预测和目标IACS。为GIoU损失，、和分别表示初始、细化和ground truth bounding box。用训练目标为加权，这是前景点的gt借据，否则为0，跟随FCOS。和分别是用来平衡中2个子损失的超参数，本文经验设定分别为1.5和2.0。Npos是前景点的数量，用于使总损失正....
VariFocalNet | IoU-aware同V-Focal Loss全面提升密集目标检测(附YOLOV5测试代码)（一）
1 简介准确地对大量候选检测器进行排名是高性能密集目标检测器的关键。尽管先前的工作使用分类评分或它与基于IoU的定位评分的组合作为排名基础，但它们都不能得到可靠地排名结果，这会损害检测性能。在本文中，作者提出学习可同时表示对象存在置信度和定位精度的IoU感知分类评分（IACS），以在密集对象检测器中产生更准确的检测等级。特别地本文还设计了一个新的损失函数，称为Varifocal损失，用于训练密集....
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